分块二维最大间距准则的特征提取方法

摘要 针对二维最大间距准则（Two Dimensional Maximum Margin Criterion，2DMMC）算法进行特征提取时，无法提取局部的特征.同时，该算法也受不同的表情、光照以及姿态等条件的影响，识别的效果也大大降低.因此，提出一种基于分块二维MMC（Modular Two Dimensional Maximum Margin Criterion，M2DMMC）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2DMMC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人脸图像库进行实验的结果表明，新算法相对于MMC算法、二维MMC算法以及分块MMC算法均有较好的识别性能