基于2DPCA和压缩感知的人脸识别方法
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基于２ＤＰＣＡ和压缩感知的人脸识别方法
陈财明１宋加涛２张石清１
１．台州学院物理与电子工程学院，浙江临海３１７０００；２．宁波工程学院电子与信息工程学院，浙江宁波３１５０１６
摘要：提出一种基于二维主成份分析（２ＤＰＣＡ）和压缩感知的人脸识别方法。
阐述２ＤＰＣＡ提取特征向量的工作原理，利用压缩感知方法求解待识别图像在足够样本下的稀疏表示。
由所有训练图的特征向量构成测量矩阵，将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值，由压缩感知中求解的Ｌ１范数极小值得到待识别图像的编码信号，根据该编码信号识别人脸图像。
实验结果表明，与其他组合方法相比，基于２ＤＰＣＡ和压缩感知的人脸识别方法得到的识别率较高。
人脸识别；压缩感知；二维主成份分析；Ｌ１范数；稀疏表示
ＴＰ２４２．６
Ａ１０００－３４２８（ ２０１１ ）２２－０１７６－０３ Ｆａｃｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ ２ＤＰＣＡ ａｎｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ
ＣＨＥＮ Ｃａｉ－ｍｉｎｇＳＯＮＧ Ｊｉａ－ｔａｏＺＨＡＮＧ Ｓｈｉ－ｑｉｎｇ
基金硬目：国家自然科学基金资助项目（６０９７２１６３）；宁波市自然科
学基金资助项目（２００９Ａ６１００９０）
作者简介：陈财明（１９７３－），男，讲师、硕士，主研方向：图像处
理，模式识别；
２０１１－０５－１０
库，分别，
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