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基于M2DPCA和NFA相结合的人脸识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:551 KB | 2011-07-21

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针对非参数特征分析(nonparametric feature analysis，NFA)方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取，导致数据维数很大，计算复杂等缺点，提出M2DPCA+NFA相结合的方法。新方法对图像矩阵进行分块，再采用2DPCA进行特征提取，再实行NFA。该方法能有效提取图像的局部特征，而由于考虑到类内、类间的差异，可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NFA方法以及本方法分别进行了评价和测试，结果显示，所提方法在识别效果上优于LDA方法和NFA方法。

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