分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别

摘要：

提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法.该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间.接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求.在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力.

关键词：分块PCA、最大散度差鉴别分析、人脸识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学基金05KJB520152,07KJB520133

在线出版日期：2009-02-16（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：155-157,162