基于2DPCA和流形学习LPP算法的人脸特征提取应用

摘要：

人脸图像的特征提取是人脸识别系统中最关键同时也是难题之一。流形学习算法是近些年的人脸识别和语音识别两个领域应用较多的非线性降维方法。通过对人脸识别系统的研究，现提出一种全新的基于2DPCA(Two-Dimentional PCA)和流形学习LPP(Locality Preserving Projections)算法的特征提取方法，可为今后深入研究人脸识别技术提供较好的参考。仿真实验表明，该算法与传统特征提取PCA、LDA算法相比，可以取得更好的识别率。

关键词：流形学习、人脸识别、特征提取、2DPCA算法、LPP算法

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7438-7441