公开(公告)号：CN106886771B

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN201710152989.1

申请日：2017-03-15

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵生捷 ,  陈栋 ,  杨恺

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于模块化PCA的图像主信息提取方法及人脸识别方法，包括：采用重叠分块方式对图像进行分块成多个子图像；根据所有子图像的期望矩阵处理子图像得到标准化的子图像；还包括：根据行重要样本概率和列重要样本概率随机抽取标准化的子图像指定数目的行和列构成该子图像主信息矩阵，最终通过对比待识别图像和图像之间的主信息矩阵识别待识别图像。与现有技术相比，本发明在分块之后，采用统计学上的随机化算法进行模块匹配，在保留了模块化PCA优势的情况下，提高了识别速度。

公开(公告)号：CN106886771A

公开(公告)日：2017-06-23

申请号：CN201710152989.1

申请日：2017-03-15

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵生捷 ,  陈栋 ,  杨恺

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于模块化PCA的图像主信息提取方法及人脸识别方法，包括：采用重叠分块方式对图像进行分块成多个子图像；根据所有子图像的期望矩阵处理子图像得到标准化的子图像；还包括：根据行重要样本概率和列重要样本概率随机抽取标准化的子图像指定数目的行和列构成该子图像主信息矩阵，最终通过对比待识别图像和图像之间的主信息矩阵识别待识别图像。与现有技术相比，本发明在分块之后，采用统计学上的随机化算法进行模块匹配，在保留了模块化PCA优势的情况下，提高了识别速度。