資料介紹
針對(duì)非參數(shù)特征分析(nonparametric feature analysis,NFA)方法需將圖像矩陣轉(zhuǎn)化為向量后進(jìn)行特征提取,導(dǎo)致數(shù)據(jù)維數(shù)很大,計(jì)算復(fù)雜等缺點(diǎn),提出M2DPCA+NFA相結(jié)合的方法。新方法對(duì)圖像矩陣進(jìn)行分塊,再采用2DPCA進(jìn)行特征提取,再實(shí)行NFA。該方法能有效提取圖像的局部特征,而由于考慮到類內(nèi)、類間的差異,可彌補(bǔ)PCA的缺陷。在ORL人臉庫(kù)和XM2VTS人臉庫(kù)上對(duì)LDA方法、NFA方法以及本方法分別進(jìn)行了評(píng)價(jià)和測(cè)試,結(jié)果顯示,所提方法在識(shí)別效果上優(yōu)于LDA方法和NFA方法。
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