一种基于图像分块加权的（2D）^2PCA人脸特征提取方法

摘要

论文针对二维主成分分析法(2DPCA)表征信息不全面且系数多的不足,提出分块加权处理的双向2DPCA((2D)2PCA)方法提取人脸特征。该方法利用(2D)2PCA方法对人脸的各个分块提取特征,并对各分块的特征进行加权处理,然后应用支持向量机(SVM)实现分类识别。经过在ORL人脸库的实验研究表明,该方法压缩了人脸识别系数,缩短了识别时间,提高了识别准确率。