[发明专利]基于二维主成分分析法的人脸图像降维分类方法无效
| 申请号： | 201210495470.0 | 申请日： | 2012-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN103020640A | 公开（公告）日： | 2013-04-03 |
| 发明（设计）人： | 曾岳;吴巧;熊莉;黄业磊 | 申请（专利权）人： | 金陵科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 潘杰;胡红林 |
| 地址： | 211169 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二维主成分分析法的人脸图像降维分类方法，该方法首先对训练样本进行图像变换，然后利用2DPCA方法对变换后的图像数据求协方差矩阵，求出总体协方差矩阵的最优投影矩阵，再通过将训练样本在最优投影矩阵上的投影进行空间降维，最后在低维空间里对训练样本根据最近邻原则进行分类。本发明方法计算特征向量快，计算准确，且识别率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 二维 成分 分析 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于二维主成分分析法的人脸图像降维分类方法，其特征在于，包括：（1）取分辨率为h×w的人脸图像训练样本的灰度图像；（2）将所述人脸图像训练样本中人脸的左、右半脸图像矩阵分别进行列转换，分别形成人脸左、右半脸图像的列向量，将所述人脸左、右的两个列向量按顺序合并成一个两列的矩阵，即得到变换后的人脸图像矩阵；（3）利用二维主成分分析法计算所述变换后的人脸图像矩阵的总体协方差矩阵；（4）计算所述总体协方差矩阵的最优投影矩阵；（5）将所述变换后的人脸图像矩阵和人脸图像测试样本在所述最优投影矩阵上投影，进行空间降维；（6）根据最近邻原则对测试样本进行分类。
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