李靖平

(黎明职业大学信息与电子工程学院，福建泉州 362000)

基于分块的2DPCA人脸识别方法

李靖平

(黎明职业大学信息与电子工程学院，福建泉州 362000)

将分块理论与2DPCA方法相结合，研究分块二维主成分分析法(M-2DPCA)在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块，用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量，利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析，进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示，在相同训练样本和特征向量条件下，M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率.M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息，在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面，对进一步研究人脸识别具有重要的意义。

二维主成分分析；分块二维主成分分析法；特征提取；人脸识别

人脸识别技术是图像分解与分类的一个典型应用，它是数字图像处理、概率统计、机器视觉等多个学科的综合应用.尤其是随着信息技术的发展，网络安全需要高效的身份认证技术，更进一步促进了人脸识别技术的发展.人脸识别技术通常是指，通过计算机技术提取面部特征，并结合存储的若干已知身份的人脸图像信息，识别出场景图像中的单个或者多个人的身份.它是数字图像处理、模式识别、机器视觉等多个学科的一个典型应用.人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性[1].因此，人脸识别在智能视频监控、信用卡持卡人身份认证、社会保险人……