人脸识别中优化特征空间方法的研究

• 作者: 吴乐南 孙大瑞 李力杰
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 主分量分析 特征空间 双特征脸 最近邻特征线 联合判决
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 510-514,527
• 页数: 6页
• 分类号: TN91
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2001.06.005

摘要

在人脸识别领域的诸多算法中,PCA(主分量分析)作为一种经典的算法,仍有其独特的生命力.本文在分析传统PCA算法的基础上,结合其它一些变形,提出一种二次PCA和NFL(最近邻特征线)级连判决的方法.针对Manchester和ORL人脸库的实验表明该算法确实提高了识别率.实验前对M锄chester人脸库进行了必要的预处理,在一定程度上弥补了光照、人脸大小、头发等的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴乐南	东南大学无线电工程系	412	3936	29.0	45.0
2	孙大瑞	东南大学无线电工程系	6	132	5.0	6.0
3	李力杰	东南大学无线电工程系	1	14	1.0	1.0