一种缩减图像维数的方法及其在人脸图像上的应用

作     者：徐勇 杨健 赵英男 宋枫溪 杨静宇 Xu Yong;Yang Jian;Zhao Ying-nan;Song Feng-xi;Yang Jing-yu

作者机构：哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 香港理工大学计算系生物计算研究中心中国香港 吉首大学物理科学与信息工程吉首416000 南京理工大学计算机系南京210094 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2008年第30卷第1期

页      面：180-184页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金重大国际(地区)合作项目(60620160097),面上项目(60602038,60472060,60473039) 广东省自然科学基金面上项目基金(06300862)资助课题 

主　　题：主分量分析 2DPCA 特征抽取 特征融合 

摘      要：2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存在两种抽取图像矩阵特征的技术路线,这两种路线将图像变换到不同的空间,且分别突出人脸图像横向和纵向的特质。由于这两种技术路线抽取的特征具有互补性,该文分别设计两种方案对这两类特征加以融合。基于特征融合的识别实验取得了较优的识别正确率。