基于隐马尔可夫模型的自动人脸识别方法

• 作者: 徐毅琼 李弼程 王波
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔可夫模型 支持向量机 独立分量分析
• 年，卷（期）: 2004,（z2）
• 所属期刊栏目: 图形图像、数据库
• 页码范围: 225-227
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3921字
• 语种: 中文

摘要

基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D-HMM)由于更好的利用了人脸图像的二维统计特性,所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比,识别效果更好,但是结构复杂、运算量大.一维隐马尔可夫模型(1D-HMM)表现二维人脸存在不足,但训练识别比较简单.综合考虑二者的优缺点,结合支持向量机(SVM)对静态数据识别效率明显的长处,建立了SVM和HMM的混合人脸识别模型.采用独立分量分析(ICA)的方法提取人脸区域的特征,作为SVM的输入.在ORL人脸库中,测试基于SVM/HMM的人脸识别方法,实验结果表明该方法在获得与P2D-HMM相应的识别率的前提下,结构简单,运算量小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程	信息工程大学信息工程学院	102	1583	19.0	37.0
2	王波	信息工程大学信息工程学院	21	524	6.0	21.0
3	徐毅琼	信息工程大学信息工程学院	3	33	2.0	3.0