基于2D-DCT和模块2DPCA人脸识别系统实现.docVIP

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2017-08-31 发布于安徽
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基于2D-DCT和模块2DPCA人脸识别系统实现.doc

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基于2D-DCT和模块2DPCA的人脸识别系统的实现 in the field of face recognition, Two dimensional Principal Component Analysis (2DPCA) has been proposed in which image covariance matrices can be constructed directly using original image matrix.In contrast to the covariance matrixof traditional PCA, the size of the image covariance matrix using 2DPCA is much smaller. As a result, it is easier to evaluate the covariance matrix accurately, computation cost is reduced and the performance is also improved.In this paper,we use modular 2DPCA to improve efficiency .First,the original images are divided into modular images in proposed approach.Then,an image covariance matrix is constructed directly using the sub-images,and its eigenvectors are derived for image feature extraction. Keyword:DCT,modular 2DPCA,Face Recognition 1 引言 . .