一种基于特征融合的人脸识别新方法

• 作者: 宋枫溪 杨健 杨静宇 高秀梅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征融合 广义线性鉴别分析 特征抽取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2003.11.011

摘要

提出了一种基于特征融合的人脸识别新方法.首先采用两种不同的K-L变换分别降低原始图像空间的维数,避开人脸识别小样本集的局限,然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起,通过运用具有统计不相关性的复线性鉴别分析来抽取人脸图像的有效鉴别特征,最后在ORL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Fisherfaces,而且仅用14个特征识别率就达到96%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学系	623	11098	50.0	74.0
2	杨健	南京理工大学计算机科学系	37	830	12.0	28.0
3	宋枫溪	南京理工大学计算机科学系	6	146	4.0	6.0
4	高秀梅	南京理工大学计算机科学系	12	241	7.0	12.0