论文部分内容阅读
为了充分利用图像矩阵的局部信息和更多的鉴别信息,以提高2DPCA的识别率,提出了一种自适应加权变形的2DPCA人脸识别方法。该方法将人脸图像矩阵分块,然后利用变形的2DPCA方法提取特征,接着自适应地计算每个分块在分类中的权值,最后根据类别的权值大小进行分类。在ORL人脸库中进行的实验研究表明,该方法在正确识别率和识别时间上更优于传统的2DPCA和模块化2DPCA。