基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别

• 作者: 杨欣 费树岷 陈丽娟
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 Gabor小波 主元分析 线性判别分析 类矩阵
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 930-936
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6296字
• 语种: 中文

摘要

为了准确快速地进行人脸识别,提出了一种基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别算法,该算法首先,提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,由于该法可以根据不同的训练集得出不同的权值,因而增强了算法的自适应能力;然后通过将全局和局部特征加权融合来得出样本的特征矩阵;接着设计出了一种加权PCA方法用于对样本矩阵进行降维;再进一步提出类矩阵的概念,同时给出并证明了类矩阵的推导公式,并据此得出一种新的投影准则;最后,将类矩阵和试验样本分别进行投影,并根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类别.试验表明,该算法不仅计算速度快、识别率高,而且能有效解决LDA小样本空间问题,应用前景良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费树岷	东南大学自动化学院	367	3210	27.0	37.0
2	杨欣	南京航空航天大学自动化学院	28	142	7.0	10.0
4	陈丽娟	东南大学自动化学院	34	188	8.0	12.0