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阐述了基于主成分分析 (Principal Component Analysis,PCA)和二维主成分分析(2DPCA）的人脸识别方法，分析了该方法在矩阵理论中的来源和算法，提出了PCA+2DPCA分析方法，并采用2DPCA求出特征向量，PCA进行最优压缩，从而降低了维数.
一种基于共同向量结合2DPCA的人脸识别方法
人脸识别 共同向量 2维主成分分析
2009/9/7
提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen-sional principal component analysis, 2DPCA)的人脸识别方法. 共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得, 具有该类图像共同不变的性质. 原始图像与该类共同向量之间的差分向量通过2DPCA处理, 依据最小距离测试得到识别结果. 实验在ORL和Yale人脸数据库进行测试, 结果表明本文提...
基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法
二维主成分分析 RBF神经网络 人脸识别
2009/6/16
采用2DPCA方法提取人脸图像的特征值，通过RBF神经网络进行训练和识别，提出一种基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法，并将此方法应用于ORL人脸库。实验结果表明，该方法不仅具有较好的人脸图像识别能力，而且能明显缩短识别算法的运行时间。