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基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析 认领 引用 被引量：3
1
作者 谭子尤 梁靖 《吉首大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期55-58,共4页
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.
关键词 线性变换 人脸识别 PCA 2DPCA PCA+2DPCA
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两种基于2DPCA图像融合算法的性能研究 认领 引用 被引量：1
2
作者 吴学明 杨武年 《测绘科学》 北大核心 2009年第3期127-129,共3页
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... 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H IS三种图像融合算法进行了对比研究。结果表明:2DPCA算法和L2DPCA算法的性能明显优于这三种经典的算法。 展开更多
关键词 图像融合 遥感 2DPCA L2DPCA
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基于改进的2DPCA对近红外人脸图像的识别方法 认领 引用
3
作者 吴博 刘小华 周春光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期303-307,共5页
基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)算法与近红外人脸识别方法,提出一种双向2DPCA算法和双向对称2DPCA算法,得到了识别率更高的人脸识别方法,解决了环境光照对人脸识别的影响.
关键词 人脸识别 近红外 2DPCA算法 双向2DPCA算法 双向对称2DPCA算法
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图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法 认领 引用 被引量：4
4
作者 万倬 朱嘉钢 陆晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期177-183,共7页
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征... 在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。 展开更多
关键词 彩色人脸识别 二维主成分分析法(2DPCA) 多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA) 分数等级融合 特征抽取
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基于模块2DPCA的人脸识别方法 认领 引用 被引量：61
5
作者 陈伏兵 陈秀宏 +1 位作者 张生亮 杨静宇 《中国图象图形学报》 北大核心 2006年第4期580-585,共6页
提出了模块2DPCA(two-d im ensional princ ipal component analysis)的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于... 提出了模块2DPCA(two-d im ensional princ ipal component analysis)的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于图像向量的鉴别方法(比如PCA)相比,该方法在特征抽取之前不需要将子图像矩阵转化为图像向量,能快速地降低鉴别特征的维数,可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;此外,模块2DPCA是2DPCA的推广。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,模块2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 模块2DPCA 特征抽取 人脸识别
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2DPCA-SIFT:一种有效的局部特征描述方法 认领 引用 被引量：29
6
作者 颜雪军 赵春霞 袁夏 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期675-682,共8页
PCA-SIFT(Principal component analysis–scale invariant feature transform)方法通过对归一化梯度向量进行PCA降维,在保留特征不变性的同时,有效地降低了特征矢量的维数,从而提高了局部特征的匹配速度.但PCA-SIFT中对本征向量空间的... PCA-SIFT(Principal component analysis–scale invariant feature transform)方法通过对归一化梯度向量进行PCA降维,在保留特征不变性的同时,有效地降低了特征矢量的维数,从而提高了局部特征的匹配速度.但PCA-SIFT中对本征向量空间的求解非常耗时,极大地限制了PCA-SIFT的灵活性与应用范围.本文提出采用2DPCA对梯度向量块进行降维的特征描述方法.该方法相比于PCA-SIFT,可以快速地求解本征空间.实验结果表明:2DPCA-SIFT在多种图像变换匹配和图像检索实验中可以实现与PCA-SIFT相当的性能,并且从计算效率上看,2DPCA-SIFT具有更好的扩展性. 展开更多
关键词 2DPCA降维 局部特征描述 图像匹配 图像检索
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2DPCA versus PCA for face recognition 认领 引用 被引量：7
7
作者 胡建军 谭冠政 +1 位作者 栾凤刚 A.S.M.LIBDA 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1809-1816,共8页
Dimensionality reduction methods play an important role in face recognition. Principal component analysis(PCA) and two-dimensional principal component analysis(2DPCA) are two kinds of important methods in this field. ... Dimensionality reduction methods play an important role in face recognition. Principal component analysis(PCA) and two-dimensional principal component analysis(2DPCA) are two kinds of important methods in this field. Recent research seems like that 2DPCA method is superior to PCA method. To prove if this conclusion is always true, a comprehensive comparison study between PCA and 2DPCA methods was carried out. A novel concept, called column-image difference(CID), was proposed to analyze the difference between PCA and 2DPCA methods in theory. It is found that there exist some restrictive conditions when2 DPCA outperforms PCA. After theoretical analysis, the experiments were conducted on four famous face image databases. The experiment results confirm the validity of theoretical claim. 展开更多
关键词 face recognition dimensionality reduction 2DPCA method PCA method column-image difference(CID)
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基于两级2DPCA的SAR目标特征提取与识别 认领 引用 被引量：9
8
作者 胡利平 刘宏伟 吴顺君 《电子与信息学报》 EI CAS 北大核心 2008年第7期1722-1726,共5页
对二维图像用主分量分析(PCA)来提取特征具有准确估计协方差矩阵比较困难、计算复杂度大的缺点。二维PCA(2DPCA)克服了PCA的局限性,但2DPCA仅去除了图像中各行像素间的相关性,因此它用于特征提取时得到的特征维数较大。该文采用两级2DPC... 对二维图像用主分量分析(PCA)来提取特征具有准确估计协方差矩阵比较困难、计算复杂度大的缺点。二维PCA(2DPCA)克服了PCA的局限性,但2DPCA仅去除了图像中各行像素间的相关性,因此它用于特征提取时得到的特征维数较大。该文采用两级2DPCA的图像特征提取方法,可进一步压缩特征维数,减少识别运算量。用运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的合成孔径雷达(SAR)地面静止目标数据的实验结果表明,结合该文的预处理方法,两级2DPCA在大大降低了特征维数的同时,提高了识别率,且对目标方位角变化具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 二维PCA 两级2DPCA 最近邻分类器
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非线性角度2DPCA及其在人脸识别中的应用 认领 引用 被引量：1
9
作者 乔慧 周水生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期112-118,共7页
K2DPCA(Kernel-based 2D Principal Component Analysis)能够刻画图像的非线性特征,同时保留原始图像的二维数据结构和邻域信息,在人脸识别领域具有成功的运用,但其对异常值比较敏感。为克服此问题,将“角度”的概念引入非线性空间,基... K2DPCA(Kernel-based 2D Principal Component Analysis)能够刻画图像的非线性特征,同时保留原始图像的二维数据结构和邻域信息,在人脸识别领域具有成功的运用,但其对异常值比较敏感。为克服此问题,将“角度”的概念引入非线性空间,基于核方法提出Sin-K2DPCA,并采用F范数度量,将样本数据经非线性映射到高维空间后极小化相对重构误差。为进一步解决非线性的核矩阵规模较大、计算复杂度高的问题,利用Cholesky分解方法,计算大规模核矩阵K的低秩近似,提出了基于Cholesky分解的Chol+SinK2DPCA。实验结果表明,在ORL、Yale人脸数据库中,Chol+SinK2DPCA提高了识别率,并克服噪声的影响;在大规模数据集Extended YaleB中,Chol+SinK2DPCA有效解决了K2DPCA由于核矩阵规模过大而不能实现的问题。 展开更多
关键词 人脸识别 角度二维主成分分析(angle-2DPCA) 基于核的二维主成分分析(K2DPCA) F范数 Cholesky分解
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2DPCA在图像特征提取中优于PCA的判定条件 认领 引用 被引量：10
10
作者 程正东 章毓晋 樊祥 《工程数学学报》 北大核心 2009年第6期951-961,共11页
主元分析(PCA)与二维主元分析(2DPCA)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量。通过对PCA和2DPCA的重建误差分析发现,二者的重建误差在理论上相同,但在实际应用中取决于它们的样本协方差阵的估计... 主元分析(PCA)与二维主元分析(2DPCA)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量。通过对PCA和2DPCA的重建误差分析发现,二者的重建误差在理论上相同,但在实际应用中取决于它们的样本协方差阵的估计准确度。本文以均方误差为度量给出了PCA与2DPCA样本协方差阵的估计准确度表达式,并由此得到2DPCA图像特征优于PCA的判定条件是2DPCA协方差阵的特征值平方和大于PCA。本文还指出行2DPCA与列2DPCA所提取的图像特征孰优孰劣也取决于它们各自协方差阵的特征值平方和的大小。在人脸图像库与人脸表情图像库上的实验验证了上述判定条件的正确性。 展开更多
关键词 PCA 2DPCA 图像特征 协方差阵 重建误差 均方误差
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一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法 认领 引用 被引量：24
11
作者 曾岳 冯大政 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页
该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分... 该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分别对人脸3个子部分分别提取特征,然后根据最近邻理论和权值进行分类。经过在ORL人脸库和YALE人脸库的实验研究表明:与2DPCA相比,提高了人脸空间的识别率,压缩了人脸空间的系数,减少了识别时间;在识别的准确率方面,更优于传统的Fisherfaces,IC,Kernel Eigenfaces的算法。 展开更多
关键词 人脸识别 人脸表示 主成分分析法(PCA) 2维主成分分析法(2DPCA)
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基于2DPCA的眉毛识别方法研究 认领 引用 被引量：7
12
作者 李玉鑑 谢欢曦 周艺华 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期517-522,共6页
分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别... 分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2DPCA方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%. 展开更多
关键词 生物特征识别 眉毛识别 2DPCA 特征提取
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2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法 认领 引用 被引量：8
13
作者 李球球 杨恢先 +2 位作者 奉俊鹏 蔡勇勇 翟云龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第21期199-204,共6页
针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行... 针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 二维主成分分析+二维线性判别分析(2DPCA+2DLDA) 局部保持投影(LPP) 改进的局部保持投 影(1LPP) 局部流形信息
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基于差空间的双向2DPCA和SVM人脸识别算法 认领 引用 被引量：10
14
作者 汪洋 严云洋 王洪元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期268-271,共4页
为降低SVM人脸识别算法对样本进行训练和识别的时间,提出了一种改进的基于差空间的双向2DPCA(Bidirectional two dimensions PCA)和SVM相结合的人脸识别算法。该方法充分考虑了表情和光照对人脸图像的影响,不但利用小波变换对人脸图像... 为降低SVM人脸识别算法对样本进行训练和识别的时间,提出了一种改进的基于差空间的双向2DPCA(Bidirectional two dimensions PCA)和SVM相结合的人脸识别算法。该方法充分考虑了表情和光照对人脸图像的影响,不但利用小波变换对人脸图像进行预处理,而且成功地把类内平均引入到双向2DPCA的计算中,并结合了SVM在分类识别方面的优势,有效节省了算法所需的时间。在Yale人脸库上的实验表明,它不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少。 展开更多
关键词 差空间 小波变换 双向2DPCA 支持向量机 人脸识别
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基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法 认领 引用 被引量：4
15
作者 王玉德 赵焕利 薛乃玉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期3118-3122,共5页
从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分... 从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。 展开更多
关键词 特征提取与识别 分块小波变换 二维主成分分析(2DPCA) 支持向量机
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一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法 认领 引用 被引量：8
16
作者 齐永锋 火元莲 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期910-916,共7页
为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而... 为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99%以上. 展开更多
关键词 二维局部保持投影(2DLPP) 二维主成分分析(2DPCA) 特征提取 人脸识别
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采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维 认领 引用 被引量：4
17
作者 向英杰 杨桄 +1 位作者 张俭峰 王琪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期1107-1113,共7页
二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降... 二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。 展开更多
关键词 核二维主成分分析 分段行-列2DPCA 高光谱图像 数据模型转换 降维
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基于分块2DPCA与2DLDA的单训练样本人脸识别 认领 引用 被引量：3
18
作者 覃磊 李德华 周康 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第11期105-110,共6页
二维线性判别分析(2DLDA)在人脸识别已经获得巨大成功,然而用于单训练样本人脸识别问题方法失效,因为每类需要多个样本计算类内散度.对此提出了一种新的基于图像矩阵的分块二维主成分分析+二维线性判别分析(Block 2DPCA+2DLDA)的单训练... 二维线性判别分析(2DLDA)在人脸识别已经获得巨大成功,然而用于单训练样本人脸识别问题方法失效,因为每类需要多个样本计算类内散度.对此提出了一种新的基于图像矩阵的分块二维主成分分析+二维线性判别分析(Block 2DPCA+2DLDA)的单训练样本人脸识别算法.首先将图像进行分块,并按其位置将子图像分成多个样本集,在每个样本集上应用2DPCA算法,进行第一次识别.其次将第一次识别出的已知类别的测试样本并入原单训练样本集中,原单训练样本集成为多训练样本集.最后在新的训练样本集和测试集上应用2DLDA算法作为第二次识别,识别第一次未能识别出的图像.Block 2DPCA+2DLDA算法在ORL人脸数据库上被检测,实验结果表明Block 2DPCA+2DLDA识别结果优于PCA、2DPCA等算法. 展开更多
关键词 单训练样本 人脸识别 二维主成分分析(2DPCA) 二维线性判别分析(2DLDA)
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基于AMD度量和类间模块2DPCA的人脸识别算法 认领 引用 被引量：2
19
作者 李小红 李寅 +1 位作者 张静 金建 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1015-1018,共4页
文章提出了一种基于集成矩阵距离(AMD)和类间散布矩阵构造的模块2DPCA人脸识别方法。针对原模块2DPCA算法的不足,使用类间散布矩阵代替总体散布矩阵,求得最佳特征向量并对图像进行特征提取;采用集成矩阵距离的度量方式计算特征图像的相... 文章提出了一种基于集成矩阵距离(AMD)和类间散布矩阵构造的模块2DPCA人脸识别方法。针对原模块2DPCA算法的不足,使用类间散布矩阵代替总体散布矩阵,求得最佳特征向量并对图像进行特征提取;采用集成矩阵距离的度量方式计算特征图像的相似度,实现人脸分类。在ORL人脸库上的实验结果表明,同2DPCA和普通模块2DPCA相比,文中提出的方法能够取得更好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 模块2DPCA 类间散布矩阵 集成矩阵距离
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一种基于2DPCA的煤岩识别新方法 认领 引用 被引量：2
20
作者 贾新泽 杨慧贞 +2 位作者 段晋有 田甜 程永强 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期531-533,538,共3页
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... 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10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。 展开更多
关键词 煤岩识别 PCA 2DPCA
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