基于全局特征和局部特征组合的脸谱识别方法

• 作者: 孔锐 张国宣 施泽生 郭立
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核主分量分析 独立分量分析 主分量分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 跟踪与识别
• 页码范围: 1077-1080
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2004.05.059

摘要

本文中,提出了一种新的脸谱识别方法.首先利用核主分量分析技术提取脸谱图象的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取脸谱图象的局部特征,分别挑选出部分局部特征向量与部分全局特征向量组合成脸谱的组合特征向量,然后利用支持向量机分类器进行识别.采用ORL脸谱库进行测试,并与其它特征提取方法进行了比较,实验结果显示基于组合特征方法的识别率明显优于其它方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立	中国科学技术大学电子科学与技术系	203	1655	20.0	30.0
2	张国宣	中国科学技术大学电子科学与技术系	11	303	8.0	11.0
3	孔锐	中国科学技术大学电子科学与技术系	10	277	8.0	10.0
4	施泽生	中国科学技术大学电子科学与技术系	17	417	9.0	17.0