基于GA的2DPCA在人脸识别中的应用

• 作者: 孙瑞霞 汪亚明 黄文清
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 二维主成分分析法 遗传算法 特征提取 特征选择
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2398-2400
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.10.048

摘要

采用基于遗传算法(GA)的二维主成分分析法(2DPCA)进行人脸识别.2DPCA直接以二维图像矩阵为研究对象,以其协方差矩阵的特征向量为投影轴进行特征提取.为了达到识别时的信息最优,将遗传算法融入2DPCA,对协方差矩阵的特征向量进行优化选择得到最优投影轴,并在此基础上提取特征.最后在MIT人脸数据库上进行实验,表明识别率和速度均高于单纯使用2DPCA的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪亚明	浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心	91	720	14.0	23.0
2	黄文清	浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心	22	182	6.0	13.0
3	孙瑞霞	浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心	1	6	1.0	1.0