2DPCA二维主成分分析的人脸识别

资 源 简 介

2DPCA二维主成分分析的人脸识别

详 情 说 明

二维主成分分析(2DPCA)是一种针对图像数据的特征提取方法，相比传统PCA能更好地保持图像的空间结构信息。在ORL标准人脸库上的应用展现了其独特优势。

核心思路是通过直接对图像矩阵运算保留行列相关性，避免了传统PCA需要将图像展开为向量的维度灾难问题。算法首先计算训练样本的图像协方差矩阵，然后选取最大特征值对应的特征向量构建投影空间。

ORL库包含40人共400张不同光照和表情的人脸图像，验证时采用留一法等交叉验证策略。实验表明2DPCA在保持识别率的同时，显著降低了特征维度，且对姿态变化具有更好的鲁棒性。

该技术的创新点在于直接处理二维图像数据，特别适合人脸这类具有明确空间结构的应用场景。后续可结合稀疏表示等算法进一步优化分类性能。