M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别

作者：冯华丽; 刘渊

来源：计算机工程与应用, 2012, (12): 129-132+143.

• 上下文约束
• 模块化二维主成分分析(M2DPCA)
• 基于上下文约束线性判别分析(CCLDA)
• 人脸识别 contextual constraints
• Modular 2-Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA)
• Contextual Constraints based Linear Discriminant Analysis(CCLDA)
• face recognition

CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。

• 单位
  江南大学; 无锡商业职业技术学院