【摘 要】
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结合模糊集理论、双向二维主成分-线性鉴别分析（（2D）2PCALDA）的特点,提出一种新的人脸图像特征提取方法。算法首先对人脸图像进行二维主成分分析（2DPCA）处理,再用模糊K近邻算法计算
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK20080544)
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结合模糊集理论、双向二维主成分-线性鉴别分析（（2D）2PCALDA）的特点,提出一种新的人脸图像特征提取方法。算法首先对人脸图像进行二维主成分分析（2DPCA）处理,再用模糊K近邻算法计算图像的隶属度矩阵,并将其融入到2DLDA过程中,从而得到模糊类间散射矩阵和模糊类内散射矩阵。与（2D）2PCALDA相比,该算法充分利用了（2D）2PCALDA的优点,有效地提取了行和列的识别信息,并充分考虑了样本的分布信息。在Yale和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该方法识别效果优于（2D）2PCALDA、双
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