基于Gabor小波变换的增强2DPCA方法

传统的PCA方法在图像识别中都是基于图像向量的,在人脸识别前二维的人脸图像矩阵首先要转化成一维的图像向量,这样就造成图像向量维数通常较高,使特征提取中耗费大量计算时间,降低了识别效率。在传统PCA基础上,Yang等人在2004年提出了二维主成分分析(2DPCA),这种方法直接基十二维图像矩阵运算,特征提取速度大大加快,计算方法也较简单。