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針對非參數(shù)特征分析(nonparametric feature analysis，NFA)方法需將圖像矩陣轉(zhuǎn)化為向量后進(jìn)行特征提取，導(dǎo)致數(shù)據(jù)維數(shù)很大，計(jì)算復(fù)雜等缺點(diǎn)，提出M2DPCA+NFA相結(jié)合的方法。新方法對圖像矩陣進(jìn)行分塊，再采用2DPCA進(jìn)行特征提取，再實(shí)行NFA。該方法能有效提取圖像的局部特征，而由于考慮到類內(nèi)、類間的差異，可彌補(bǔ)PCA的缺陷。在ORL人臉庫和XM2VTS人臉庫上對LDA方法、NFA方法以及本方法分別進(jìn)行了評價(jià)和測試，結(jié)果顯示，所提方法在識別效果上優(yōu)于LDA方法和NFA方法。
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