基于动态主成分子空间的人脸识别算法

• 作者: 王国胤 邹建法 龚勋
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征选择 主成分分析 Gabor特征 回归分析
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理
• 页码范围: 261-264
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.02.063

摘要

在基于子空间分析的人脸识别中,通常是按照特征值的大小来确认主成分的重要性,并以此为基础构造一个固定的特征子空间.通过人脸图像重建分析,发现固定的特征子空间会给人脸识别带来误差,于是采用多元线性回归分析理论,提出一个动态主成分子空间构造算法.在此基础上,得到了动态PCA(主成分分析)算法和基于Gabor特征的动态PCA算法.由ORL和Georgia Tech人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅减少了主成分数目,而且提高了识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国胤	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	212	6947	36.0	79.0
5	龚勋	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	39	320	10.0	16.0
7	邹建法	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	3	46	2.0	3.0