基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析

journal6 ›› 2011, Vol. 32 ›› Issue (3): 55-58.

基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析

（1.吉首大学物理科学与信息工程学院，湖南吉首 416000；2.电子科技大学自动化工程学院，四川成都 611731）

出版日期:2011-05-25 发布日期:2012-04-08
作者简介:谭子尤(1976-)，男，湖南衡东人，吉首大学物理科学与信息工程学院讲师，硕士,主要从事自动测试与故障诊断教学研究.
基金资助:
湖南省教育厅科学研究资助项目（10C1088）

Face Recognition Based on Linear Transformation Theory

（1.College of Physics Science and Information Engineering,Jishou University,Jishou 416000，Hunan China；2.School of Automation EngineeringUniversity of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China）

Online:2011-05-25 Published:2012-04-08

摘要/Abstract

摘要：阐述了基于主成分分析 (Principal Component Analysis,PCA)和二维主成分分析(2DPCA）的人脸识别方法，分析了该方法在矩阵理论中的来源和算法，提出了PCA+2DPCA分析方法，并采用2DPCA求出特征向量，PCA进行最优压缩，从而降低了维数.

关键词： 线性变换, 人脸识别, PCA, 2DPCA, PCA+2DPCA

Abstract: This paper mainly introduces the application of linear transformation matrix in pattern recognition,face recognition based on Principal Component Analysis (PCA) and Two-dimensional Principal Component Analysis (2DPCA).and the source and algorithm in matrix theory.A kind of innovative method of analyzing is put forward,namely PCA+2DPCA,which is to get the engenvector through 2DPCA and achieve the optimal compress through PCA,and thus reduce the number of dimensions.

Key words: linear transformation, face recognition, PCA；2DPCA；PCA+2DPCA

谭子尤, 梁靖. 基于PCA+2DPCA的人脸识别方法分析[J]. journal6, 2011, 32(3): 55-58.

TAN Zi-You, LIANG Jing. Face Recognition Based on Linear Transformation Theory[J]. journal6, 2011, 32(3): 55-58.

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