基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

• 作者: 刘重庆 张燕昆 杜平
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 支持向量机 主元分析 最近邻距离分类器
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 884-886
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2002.06.034

摘要

基于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种基于主元分析(PCA)与SVM的人脸识别方法.利用PCA方法对人脸图像进行特征提取,再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别.剑桥ORL的人脸数据库的仿真结果验证了本算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘重庆	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	42	945	17.0	30.0
2	张燕昆	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	7	305	7.0	7.0
3	杜平	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	11	300	7.0	11.0