基于重排模块化二维局部性投影的人脸识别

本文提出了一种新的人脸识别特征提取算法,即重新排列的模块化二维局部性保留投影(Rm2DLPP)。 在提出的算法中,首先将原始图像划分为模块块,然后将子块重新排列以形成两个矩阵,最后将二维局部性保留投影算法直接应用于所排列的矩阵。 Rm2DLPP算法的优势在于它可以同时利用2D人脸图像的局部块特征和全局空间结构。 对该方法的性能进行了评估,并与ORL,AR和FERET数据库上的其他人脸识别方法进行了比较。 实验结果证明了该方法的有效性和优越性。