主成分分析在人脸识别中的应用  

作　　者：王健[1] 王新中[1] 杨文霞[1] 彭保[1] 

机构地区：[1]深圳信息职业技术学院电子与通信学院,广东深圳518172

出　　处：《科技视界》2015年第28期34-34,44,共2页Science & Technology Vision

基　　金：国家自然科学基金青年基金(81401539);深圳市战略新兴产业发展专项资金(JCYJ20130401100512995);广东省高等学校优秀青年教师培养计划资助(Yq2013193)

摘　　要：综述了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法的基本原理,并详细阐述了PCA算法在人脸识别中的应用,包括:分块PCA、基于类内平均脸的PCA算法改进、PCA和ICA的组合算法。最后,本文提出:未来的研究应着眼于扩大算法的比较范围和寻找最优分块方式。

关 键 词：主成分分析 人脸识别 分块PCA 算法组合 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计]