一种新的人脸识别算法

• 作者: 王李冬
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集理论 支持向量机 RS-SVM
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 147-149
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.05.042

摘要

针对基于SVM的人脸识别算法运算量较复杂的问题,提出了一种基于RS-SVM的人脸识别算法.进行基于几何特征的特征提取,在人脸图像上标记24个特征点形成12个测量距离,作为脸部特征.为了从所有提取的特征中选择出与人脸识别相关的、必要的特征,使用了粗糙集理论(Rough Set)的属性约简算法进行特征选择,有效降低特征维数.然后用支持向量机(SVM)进行分类.实验证明,该方法可以有效降低SVM的运算复杂度,并具有良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王李冬		34	210	8.0	14.0