【摘 要】
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为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析（PCA）方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法。该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,山东大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41374039,61261011)
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为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析（PCA）方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法。该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用分块PCA,将提取的一阶和二阶特征线性组合为一个特征矩阵,再进行分类识别。此特征能更充分反映人脸图像的低频和高频特性。采用ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果表明该二阶分块PCA正确识别率优于普通分块PCA算法,具有较强的特征提取能力。
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