分块pca鉴别特征抽取能力的分析研究

基于主成分分析（principalcomponentanalysis，pca），本文提出了分块pca人脸识别方法.分块pca从模式的原始数字图像出发，先对图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用pca方法进行特征抽取，从而实现模式的分类.新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类.在yale人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力.实验的结果表明，分块pca在识别性能上优于通常的pca方法，也优于基于fisher鉴别准则的鉴别分析方法：fisherfaces方法、f-s方法、