一种模块化2DPCA和CSLDA相结合的人脸验证算法
在CSLDA方法的基础上进行改进,和模块化2DPCA相结合,提出了一种模块化2DPCA+CSLDA的人脸验证方法,CSLDA将图像矩阵转化为向量进行处理,数据维数很大,计算复杂,对图像整体处理没有考虑到图像的局部特征.针对这些缺点,新方法从原始数据出发,对二维数据进行分块后采用2DPCA进行特征抽取,能有效抽取图像的局部特征,得到替代原始图像的低维的新模式,然后对新模式施行CSLDA,即基于客户相关子空间的线性判别分析方法,不仅考虑到类内、类闻的差异,弥补了PCA的缺陷;而且客户相关(CS)子空间可以较好地描述不同个体人脸之间的差异性,比传统的个体特征脸具有更好的判别能力,在XM2VTS人脸库上按照Lausanne协议和ORL库上对原CSLDA和新方法进行评价和测试的结果表明,新方法在验证效果上优于CSLDA方法.
CSLDA、模块化2DPCA、线性判别分析、特征抽取、客户相关、人脸验证
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2006年教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目NCET-06-0487}国家自然科学基金项目60472060,60572034;江苏省自然科学基金项目BK2006081;江南大学创新团队建设基金项目JNIRT0702
2008-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1029-1035
