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分块PCA鉴别特征抽取能力的分析研究被引量：22: 2006年; 基于主成分分析(Principal Component Analysis,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、组合鉴别方法,识别率可以达到100%。; 陈伏兵谢永华严云洋杨静宇; 关键词：线性鉴别分析主成分分析特征抽取人脸识别

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江苏省自然科学基金(05KJD520050)