【摘 要】
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针对二维最大间距准则(Two Dimensional Maximum Margin Criterion,2DMMC)算法进行特征提取时,无法提取局部的特征.同时,该算法也受不同的表情、光照以及姿态等条件的影响,识
【机 构】
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东南大学信息科学与工程学院,南京210096南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验,南京210094;东南大学信息科学与工程学院,南京,210096;
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针对二维最大间距准则(Two Dimensional Maximum Margin Criterion,2DMMC)算法进行特征提取时,无法提取局部的特征.同时,该算法也受不同的表情、光照以及姿态等条件的影响,识别的效果也大大降低.因此,提出一种基于分块二维MMC(Modular Two Dimensional Maximum Margin Criterion,M2DMMC)的人脸识别方法.首先,对图像矩阵进行分块,然后对分块后的矩阵进行2DMMC特征抽取,对每一子块抽取的特征进行整体融合,最后采用最近邻判决准则进行分类识别.在ORL,Yale人脸图像库进行实验的结果表明,新算法相对于MMC算法、二维MMC算法以及分块MMC算法均有较好的识别性能.
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