提高PCA识别率的新算法

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提高PCA识别率的新算法

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 提高PCA识别率的新算法
- A new PCA method to increase recognition rate
- 光学技术 2008年第1期页码：10-13
- 作者机构：
  
  1. 1:山东大学机械工程学院
  2. 2:山东大学机械工程学院
  3. 3:山东大学机械工程学院,济南,250061
  4. 4,济南,250061
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  教育部博士点基金资助项目(20060422011)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2008
- 稿件说明：
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路玉峰, 王增才, 刘学忠. 提高PCA识别率的新算法[J]. 光学技术, 2008,(1):10-13.

A new PCA method to increase recognition rate[J]. 2008, (1): 10-13.
路玉峰, 王增才, 刘学忠. 提高PCA识别率的新算法[J]. 光学技术, 2008,(1):10-13. DOI：

A new PCA method to increase recognition rate[J]. 2008, (1): 10-13. DOI：

针对基于主元分析(PCA)的识别算法不能最优区分不同种类样本的缺点

提出了一种新的多主元分析(Multi-PCA)识别算法。该算法为每类样本构造单独特征空间

用各个空间的特征向量重建待识别样本。特征空间是基于某类样本图像的共性建立

因此重建该类样本图像时将得到较小重建误差

而重建其它类图像时的误差较大。可以根据重建误差的大小来识别样本图像

将待识别样本分类到具有最小重建误差的特征空间。在ORL、YALE人脸库和标牌压印字符库上的实验结果显示

Multi-PCA的识别率比PCA有较大提高。

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