一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法

CN 41-1437/TS ISSN 2096-1553

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一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法

黄海波 , 全海燕 , 谢鹏

黄海波, 全海燕, 谢鹏. 一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

引用本文: 黄海波, 全海燕, 谢鹏. 一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

HUANG Hai-bo, QUAN Hai-yan and XIE Peng. A method for face recognition by fusing modular 2DPCA with PCA[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

Citation: HUANG Hai-bo, QUAN Hai-yan and XIE Peng. A method for face recognition by fusing modular 2DPCA with PCA[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法

昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南昆明 650500
基金项目: 国家自然科学基金项目(D0405)
云南省自然科学基金项目(2009ZC048M)
中图分类号: TP391.41

A method for face recognition by fusing modular 2DPCA with PCA

Institute of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China
Received Date: 2013-10-27
Available Online: 2013-11-15
CLC number: TP391.41

摘要: 针对主成分分析(PCA)求解高阶矩阵计算量很大和模块二维主成分分析(M2DPCA)特征数量仍然较大且有一定的相关性的问题,提出了融合模块2DPCA与PCA的方法进行人脸识别.该方法先通过M2DPCA对子图像进行特征提取,然后把每个图像中的子图像按分块的顺序重新组成新的矩阵,再对新的矩阵进行PCA.在ORL人脸库中实验,结果表明,该算法在一定程度上去除了特征参数间的相关性并大大减少了特征维数.
- 模块二维主成分分析 /
- 主成分分析 /
- 特征提取 /
- 人脸识别
Abstract: Aiming at the problem that principal component analysis(PCA) leads to a large amount of calculation in solving high rank-matrix and the modular two-dimensional principle component analysis(2DPCA) is still large in feature calculation and a certain correlation still exists in feature extraction, a method fusing the Modular 2DPCA with PCA was put forward. The method extracted feature from sub-image using M2DPCA, and re-formed a new matrix according to the order of sub-images of each image, then PCA was carried out on the new matrix. The experimental results in ORL human face database showed that the correlation among feature parameters was removed to a certain extent and it also greatly reduced the dimension of features.
- modular two-dimensional principle component analysis(M2DPCA) /
- principal component analysis(PCA) /
- feature extraction /
- face recognition
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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

黄海波, 全海燕, 谢鹏. 一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

引用本文: 黄海波, 全海燕, 谢鹏. 一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法[J]. 轻工学报, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

HUANG Hai-bo, QUAN Hai-yan and XIE Peng. A method for face recognition by fusing modular 2DPCA with PCA[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

Citation: HUANG Hai-bo, QUAN Hai-yan and XIE Peng. A method for face recognition by fusing modular 2DPCA with PCA[J]. Journal of Light Industry, 2013, 28(6): 81-85. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2013.06.019

一种融合模块2DPCA与PCA的人脸识别方法

昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南昆明 650500

收稿日期: 2013-10-27
网络出版日期: 2013-11-15

基金项目: 国家自然科学基金项目(D0405)云南省自然科学基金项目(2009ZC048M)

关键词:

摘要: 针对主成分分析(PCA)求解高阶矩阵计算量很大和模块二维主成分分析(M2DPCA)特征数量仍然较大且有一定的相关性的问题,提出了融合模块2DPCA与PCA的方法进行人脸识别.该方法先通过M2DPCA对子图像进行特征提取,然后把每个图像中的子图像按分块的顺序重新组成新的矩阵,再对新的矩阵进行PCA.在ORL人脸库中实验,结果表明,该算法在一定程度上去除了特征参数间的相关性并大大减少了特征维数.

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