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公开(公告)号：CN112069948A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010865328.5
申请日：2020-08-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进二维降维的人脸识别方法，包括：对样本集上的N个人脸图像进行归一化处理；利用二维主成分分析算法求得特征值和特征向量，得到投影矩阵U；将二维主成分分析的子空间Y作为输入数据，利用二维线性判别分析进行二次降维，得到投影矩阵V；使用SVM分类器进行分类。本发明集中利用二维降维思想提高人脸识别准确性的方法，首先使用了PCA和LDA的2D扩展提取特征向量，然后使用2DPCA和2DLDA相结合的方法，用SVM分类器作为预测模型。实验结果表明，与基于欧式距离的降维后分类相比，使用SVM分类器的方法明显提高了人脸识别性能。通过实验观察，在不同维度的两个人脸数据库上，所提出的方法在平均精度方面优于其他测试的方法。
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