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融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别
赵冬娟 梁久祯
计算机应用
2011, 31 (02):
420-422.
结合模糊集理论、双向二维主成分-线性鉴别分析((2D)2PCALDA)的特点，提出一种新的人脸图像特征提取方法。算法首先对人脸图像进行二维主成分分析(2DPCA)处理，再用模糊K近邻算法计算图像的隶属度矩阵，并将其融入到2DLDA过程中，从而得到模糊类间散射矩阵和模糊类内散射矩阵。与(2D2PCALDA相比，该算法充分利用了(2D)2PCALDA的优点，有效地提取了行和列的识别信息，并充分考虑了样本的分布信息。在Yale和FERET人脸数据库上的实验结果表明，该方法识别效果优于(2D)2PCALDA、双向二维主成分分析((2D)2PCA)等方法。
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