基于二维主成分分析方法的人脸识别

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由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题。主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一。使用二维主成分分析方法(2DPCA)实现了人脸识别,传统的主成分分析方法(PCA)把图像矩阵转换成列向量进行处理,从而丢失了一部分特征信息,并且使协方差矩阵的维数很高、计算量很大;2DPCA直接在图像矩阵上进行处理,充分利用了样本类别的差异,大大减少了计算量。在ORL人脸库上利用2DPCA方法进行实验,实验结果表明2DPCA优于PCA。
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