【摘 要】
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传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富
【机 构】
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江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773220);国家自然科学基金项目(61473334)~~
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传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法。该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的“指纹”,然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息。最后将新算法在ORL人脸库上进行试验,结果表明新算法优于传统2DPCA。
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