分块mmc及其在人脸识别中的应用

用最大间距准则(maximummargincriterion,mmc)算法进行特征提取时,提取的是全局的特征,对局部的特征不能有效地抽取。因此,对mmc算法进行改进,提出一种基于分块mmc(modularmaximummargincriterion,mmmc)的人脸识别方法。首先对图像矩阵进行分块,然后对分块后的矩阵进行mmc特征抽取,对每一子块抽取的特征进行整体融合,最后采用最近邻判决准则进行分类识别。在orl、yale人脸图像库进行的实验结果表明,新算法相比于mmc算法有更好的识别性能。