【摘 要】
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2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征
【机 构】
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哈尔滨工业大学深圳研究生院,香港理工大学计算系生物计算研究中心,吉首大学物理科学与信息工程,南京理工大学计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金重大国际(地区)合作项目(60620160097),面上项目(60602038,60472060,60473039);广东省自然科学基金面上项目基金(06300862)资助课题
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2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存在两种抽取图像矩阵特征的技术路线,这两种路线将图像变换到不同的空间,且分别突出人脸图像横向和纵向的特质。由于这两种技术路线抽取的特征具有互补性,该文分别设计两种方案对这两类特征加以融合。基于特征融合的识别实验取得了较优的识别正确率。
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