二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用

？提出了分块二维主成分分析(分块2dpca)的人脸识别方法。分块2dpca方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2dpca方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2dpca是分块2dpca的特例。在orl和nust603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2dpca方法。