作者:郝欢; 许剑锋; 刘杰 期刊:《科学与信息化》 2018年第02期
2DPCA算法是直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。为了测试和评估2DPCA算法,在ORL人脸数据库上进行了实验。结果表明,2DPCA算法用于人脸识别的正确识别率高于PCA算法,在特征提取方面比PCA算法更有效。
作者:齐兴敏; 刘冠梅 期刊:《江科学术研究》 2008年第03期
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。但是传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题。为了解决这两个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。通过对三种基于PCA的人脸识别方法作了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。
作者:安俊峰; 卢萌萌 期刊:《智慧工厂》 2014年第07期
本文从动画头像入手,将头像进行灰度变换,然后进行了三种图像压缩方法,从而进行特征提取,应用2DPCA,2DLDA,PCA.最后对图像进行识别操作,采用SVM和最近邻法操作,从结果中可以看出2DLDA,2DPCA的正确率很高,2DLDA算法的计算速度更快。
提出一种基于小波变换与2DPCA(二维主元分析)的人脸特征提取方法。首先用不同滤波器对人脸图像进行小波变换,选取合适的小波基对训练图像进行两次小波分解,然后采用以K-L变换为基础的二维主元分析方法来进一步获取人脸特征信息,最后采用最近邻分类法对特征进行分类。该方法计算简单,运算速度快,比较适合实时系统的要求。实验结果表明,该方法是一种比较有效的人脸特征提取方法。
本文提出了一种将2D-2DPCA与小波变换相结合的掌纹识别方法。我们为了尽可能的压缩掌纹图像中特征维数,使用本文方法将掌纹图像在水平和垂直方向上分别进行二维主成分分析。试验验证结果表明该方法识别准确率更高,运行速度更快。
作者:高全学; 张洪才; 潘泉; 程咏梅 期刊:《计算机工程与应用》 2004年第32期
为了提高人脸检测速度及鲁棒性,该文提出了一种基于肤色、知识和2DPCA相结合的人脸检测算法。通过对人们实际中绘画人脸模型以及肤色在H—S空间分布的分析,扩充了原有的粗检测规则,建立肤色分割模型;为了进一步加快检测的速度,该方法采用了先利用肤色分割和知识粗检测,后利用2DPCA的多级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,从而明显地提高了检测速度,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明...
作者:韦宁燕; 韦洪浪; 吴明林; 王星 期刊:《电子世界》 2018年第07期
本文针对稀疏表示在表情识别的效果远比人脸识别差的现象,提出一种多约束的稀疏分类(M—SRC)的人脸表情识别算法。该算法首先利用二维主成分分析(2DPCA)对人脸降维,并对提取的局部特征加权,然后用获取的特征来组成训练样本,最后使用多约束稀疏表示理论进行分类。分别在JAFFE和CK人脸库中验证本文算法:与其他算法相比,该算法识别准确率高,识别性能好。
作者:张世雄; 蔡艳平; 石林锁; 牟伟杰 期刊:《机械科学与技术》 2018年第03期
针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析(M-2DPCA)相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图像矩阵进行模块化处理,利用所有样本子图像构建总体散布矩阵,计算最优投影向量,进行图像特征参数提取;最后,利用最近邻分类器进行分类识别,完成诊断。将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况下振动信...
人脸图像在实际采集过程中会严重受光照条件变化的影响,本文围绕复杂光照问题展开,在ORL人脸库和Yale B人脸库采用2DPCA+2DDWT算法提取复杂光照条件下的人脸图像特征,验证其鲁棒性。
作者:马晓燕; 杨国胜; 范秋凤; 王应军 期刊:《计算机工程与应用》 2006年第10期
论文提出了一种基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法.该方法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后,用2DPCA对所得的人脸图像特征进行降维,并采用最近邻法进行分类;最后,利用AT&T人脸库,对基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法和基于Gabor小波和PCA的人脸识别方法进行了仿真比较实验.仿真实验表明,基于Gabor小波和2DPCA的人脸识别方法具有较好的识别性能.
作者:齐兴敏; 刘冠梅 期刊:《现代电子技术》 2008年第06期
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。
特征提取部分是要从人脸图像中提取可以区分不同类别人脸的特征信息(有效识别信息)。将图像预处理、二维PCA特征提取和神经网络分类器结合提出了一种改进的图像识别方法,和其他方法进行了比较,在Matlab环境中的仿真结果表明,该算法降低了系统的远算复杂度,提高了人脸识别率。
作者:吴学明; 杨武年 期刊:《测绘科学》 2009年第03期
基于2DPCA的图像融合算法是一种新近提出的图像融合技术,它是通过图像矩阵右乘投影矩阵来实现2DPCA分析的。因而,这种算法能够有效利用图像的二维结构信息,具有良好的性能,不仅能够提高融合图像的空间分辨率,而且使光谱信息得到较好保持。提出了一种通过图像矩阵左乘最优投影矩阵来实现2DPCA分析的图像融合算法,即L2DPCA图像融合算法,并将2DPCA算法和L2DPCA算法与经典的BROVEY、PCA和HIS三种图像融合算法进行了对比研究。结...
作者:赵丽花 期刊: 2012年第10期
人脸识别已成为图像处理工程领域研究的一个热点,本文首先简述了基于模型匹配的人脸识别方法,该算法利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素的影响;文中最后提出了2DPCA和RBF神经网络相结合的人脸识别方法,并将该方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,这种方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能够明显缩短识别算法的时间。
作者:赵深茂 期刊:《绵阳师范学院学报》 2010年第05期
提出了对PCA和2DPCA人脸识别方法进行先插值。该方法先对原始图像插值,降低图像的维数,再用PCA和2DPCA方法进行鉴别分析。在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验表明,插值后的PCA和2DPCA人脸识别方法可以在低失真的情况下较大的提高效率。
作者:贾新泽 杨慧贞 段晋有 田甜 程永强 期刊:《太原理工大学学报》 2011年第05期
针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PcA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PcA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近1...
作者:齐兴敏 刘冠梅 期刊:《江西科技学院学报》 2008年第03期
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。但是传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题。为了解决这两个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。通过对三种基于PCA的人脸识别方法作了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。
作者:郑钢 杨丹 张小洪 方莉莉 期刊:《重庆理工大学学报·自然科学》 2008年第11期
提出了一种改进的基于二维局部保留投影的人脸识别方法.首先使用2DPCA进行降维处理,最大限度保留显著的二维信息,在降维后的特征空间里,使用优化2DLPP方法构建出最优投影矩阵,优化的2DLPP能够保留更多的特征矩阵内在的流行结构,相比将特征矩阵作为一个整体的2DLPP方法具有更好的识别率.由于同时在行、列方向上应用了2DPCA和2DLPP方法,使得在图像的表示和识别过程中产生了较少的参数,提高了整个算法的运行效率.最后用欧式...
作者:张生亮 杨静宇 期刊:《世界科技研究与发展》 2008年第03期
二维主分量分析(2DPCA)是近年来得到广泛重视快速的抽取特征算法,二维线性鉴别分析(2DLDA)是Fisher线性鉴别分析在矩阵模式下的推广,这两种算法在图像识别领域有重要的应用。本文对近年来国内外在2DPCA2DLDA方面的相关研究进行了综合分析,总结了已经取得的研究成果,对各种算法进行了比较,也研究了二维方法与传统的PCA和LDA之间关系。
作者:谭子尤 梁靖 期刊:《吉首大学学报·自然科学版》 2011年第03期
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.