一种基于分块差图像的2DPCA 人脸识别方法

摘要

用2DPCA 方法对分块差图像进行特征提取，以进一步提高人脸识别的效果。首先利用2DPCA 算法对原始样本进行重构，建立差图像样本空间，以减轻光照差异对人脸识别带来的干扰；然后基于新的图像样本实施分块，考虑到不同位置分块图像的局部特征差异，为获取最佳的鉴别特征，采用2DPCA 方法对所有对应位置的分块差图像训练样本各自提取特征；最后根据各训练样本和测试样本在特征空间的最小距离，即每个训练样本和测试样本所有对应分块图像在各自特征空间投影距离之和的最小值，完成模式分类。仿真实验结果表明，该方法使识别效果得到了有效地改善。