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一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法
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作者 王杨峰 付永庆 《应用科技》 CAS 2007年第7期31-33,共3页
一维方法特征提取时运算量大,图像较大时很不方便.二维的方法特征提取直接,速度快,但提取出的特征是矩阵,特征数量大,影响分类速度.结合2者的优点,提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸.先用二维PCA(2DPCA)处理原始图像,降维... 一维方法特征提取时运算量大,图像较大时很不方便.二维的方法特征提取直接,速度快,但提取出的特征是矩阵,特征数量大,影响分类速度.结合2者的优点,提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸.先用二维PCA(2DPCA)处理原始图像,降维后进行DLDA处理.在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性,结果表明识别率和分类速度均有提高. 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 2维主成分分析 直接线性判刷分析
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