基于特征加权模块双方向二维主成分分析的人脸识别

• 作 者: 顾播宇 孙俊喜 李洪祚 刘红喜 刘广文
• 机 构: 长春理工大学电子信息工程学院
• 出 处: 吉林大学学报(工学版)
• 发表日期: 2014年03期
• 关键词: 信息处理技术 模式识别 人脸识别 主成分分析 特征加权 特征提取 information processing pattern recognition fac
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（60977052）,吉林省科技发展计划项目（20100312）.

对模块双方向二维主成分分析(Two-directional two-dimensional principal component analysis,(2D)2PCA)人脸识别算法进行了改进,提出了基于特征加权模块(2D)2PCA的人脸识别算法。首先对图像进行分块及(2D)2PCA特征提取。然后依据每一子图像块的特征对识别的贡献程度分配特征权重。最后对测试样本采用加权距离进行最近邻分类。该算法无需任何先验知识,依据子图像块在特征空间中的信息比重确定其贡献程度,从而实现自适应权重分配。试验结果表明:本