基于支持向量机的人脸识别方法

• 作者: 沈福明 谢赛琴 邱雪娜
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 二值边缘图像 支持向量机 光照变化 人脸识别
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 186-188
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.16.067

摘要

提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类.其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阈值选取边缘检测算法.仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92.73%,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95.62%,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱雪娜	宁波工程学院电子与信息工程学院	13	105	5.0	10.0
2	谢赛琴		1	0	0.0	0.0