%0 Journal Article
%T Face Extraction Based on Enhanced 2DPCA and Its Application to Face Recognition<br>基于增强的2维主成分分析的特征提取方法及其在人脸识别中的应用
%A YANG Wankou
%A JI Shanbing
%A REN Mingwu
%A YANG Jingyu
%A <br>杨万扣
%A 吉善兵
%A 任明武
%A 杨静宇
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%I 
%X 为了对图像进行最优压缩，提出了两步2维主成分分析方法进行特征提取，称为增强的2维主成分分析。增强的2维主成分分析首先对图像进行行方向的2维主成分分析，再进行列方向的2维主成分分析。增强的2维主成分分析对图像进行了行方向和列方向的压缩，因此增强的2维主成分分析比2维主成分分析需要更少的系数来表示图像，需要更少的存储空间和分类时间。在ORL和FERET人脸库上的实验证明了该方法的有效性。
%K 主成分分析
%K 2维主成分分析
%K 特征提取
%K 人脸识别
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=9C917F96DEDEC416725B221BB0D990FF&yid=DE12191FBD62783C&vid=F3583C8E78166B9E&iid=0B39A22176CE99FB&sid=0DEB7A8A66C33AAD&eid=E1D946F217E3B046&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=1&reference_num=11