融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别.pdf

"融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别" 人脸识别是计算机视觉和模式识别领域中的一种重要技术，它的应用遍及各个领域，如身份识别、安全监控、人机交互等。在人脸识别技术中，特征提取是最关键的一步骤之一。近年来， researchers 提出了许多人脸识别算法，如PCA、LDA、2DPCA、2DLDA等。然而，这些算法都存在一定的缺陷，例如PCA算法对样本的分布信息不敏感，LDA算法对小样本数据不稳定。 本文提出了一个新的融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别算法。该算法首先使用2DPCA对人脸图像进行处理，然后使用模糊近邻算法计算图像的隶属度矩阵，并将其融入到2DLDA过程中。该算法充分利用了2DPCA的优点，有效地提取了行和列的识别信息，并充分考虑了样本的分布信息。 该算法的优点是在于它可以很好地解决人脸识别中的小样本问题。由于2DPCA可以对样本的分布信息进行处理，从而提高了人脸识别的准确率。此外，该算法还可以对人脸图像进行模糊处理，从而提高了人脸识别的鲁棒性。 在实验中，我们在Yale和FERET人脸数据库上进行了实验。实验结果表明，该方法识别效果优于2DPCALDA、2DPCA等方法。这表明该算法可以很好地应用于人脸识别领域。 本文的贡献在于它提出了一个新的融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别算法，并验证了该算法的有效性。该算法可以应用于人脸识别、身份识别、安全监控等领域。 关键词：人脸识别、二维主成分分析、二维线性鉴别分析、模糊Fisherface、特征提取。 2DPCA是对人脸图像进行处理的一种常用方法，然而2DPCA算法对样本的分布信息不敏感。为了解决这个问题，本文提出了一个融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别算法。该算法使用2DPCA对人脸图像进行处理，然后使用模糊近邻算法计算图像的隶属度矩阵，并将其融入到2DLDA过程中。 模糊2DLDA是对人脸图像进行处理的一种常用方法，然而模糊2DLDA算法对小样本数据不稳定。为了解决这个问题，本文提出了一个融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别算法。该算法使用2DPCA对人脸图像进行处理，然后使用模糊近邻算法计算图像的隶属度矩阵，并将其融入到2DLDA过程中。 本文的实验结果表明，该方法识别效果优于2DPCALDA、2DPCA等方法。这表明该算法可以很好地应用于人脸识别领域。 本文提出了一个新的融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别算法，该算法可以很好地解决人脸识别中的小样本问题，并提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。