摘要：本文分析了人脸的对称性和主成分分析法（PCA）、二维主成分分析法（2DPCA）的特性,证明了2DPCA协方差矩阵就是PCA协方差矩阵的主角线的平均值,同时表明2DPCA减少了对人脸识别有用的协方差信息。提出了一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法（S2DPCA）,该算法最大程度地利用了协方差鉴别信息,用更少的系数表示一张人脸图像。通过在ORL的实验比较表明,该算法与PCA算法相比降低了计算复杂性,与2DPCA方法和PCA方法相比提高了人脸识别率,在识别率方面优于传统算法（PCA（Eigenfaces）、ICA、Kernel Eigenfaces）,同时也压缩了人脸的存储空间。

关键词：人脸识别 人脸表示 

单位：西安电子科技大学雷达信号国家重点研究所 陕西西安710071 江西财经职业学院信息工程系 江西九江332000