一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法

作者：曾岳; 冯大政

来源：计算机工程与科学, 2011, (07): 74-79.

• 主成分分析法(PCA)
• 二维主成分分析法(2DPCA)
• 人脸识别
• 人脸表示 PCA(principal component analysis)
• two-dimensional PCA(2DPCA)
• face recognition
• face representation

本文分析了人脸的对称性和主成分分析法(PCA)、二维主成分分析法(2DPCA)的特性,证明了2DPCA协方差矩阵就是PCA协方差矩阵的主角线的平均值,同时表明2DPCA减少了对人脸识别有用的协方差信息。提出了一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法(S2DPCA),该算法最大程度地利用了协方差鉴别信息,用更少的系数表示一张人脸图像。通过在ORL的实验比较表明,该算法与PCA算法相比降低了计算复杂性,与2DPCA方法和PCA方法相比提高了人脸识别率,在识别率方面优于传统算法(PCA(Eigenfaces)、ICA、Kernel Eigenfaces),同时也压缩了人脸的存储空间。

• 单位
  江西财经职业学院; 西安电子科技大学