结合二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)、核二维主成分分析(kernel two-dimensional principal component analysis,K2DPCA)、二维最佳判别式(two-dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)...结合二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)、核二维主成分分析(kernel two-dimensional principal component analysis,K2DPCA)、二维最佳判别式(two-dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,本文提出了一种改进的核二维主成分分析人脸识别算法,可以巧妙地将图像同时映射到最佳投影空间和最优判别空间。首先通过标准的K2DPCA算法在图像的行方向上去相关性;其次在K2DPCA空间通过2DLDA算法对图像做进一步投影;最后利用最近邻准则分类器计算相似度进行判别。在标准人脸库ORL和Yale进行验证,结果表明,所提出算法可以获得更高的识别率。展开更多
文摘结合二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)、核二维主成分分析(kernel two-dimensional principal component analysis,K2DPCA)、二维最佳判别式(two-dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,本文提出了一种改进的核二维主成分分析人脸识别算法,可以巧妙地将图像同时映射到最佳投影空间和最优判别空间。首先通过标准的K2DPCA算法在图像的行方向上去相关性;其次在K2DPCA空间通过2DLDA算法对图像做进一步投影;最后利用最近邻准则分类器计算相似度进行判别。在标准人脸库ORL和Yale进行验证,结果表明,所提出算法可以获得更高的识别率。