基于KPCA和Gabor小波的特征融合人脸识别

• 作者: 刘海华 刘燚 王军 高智勇
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: KPCA Gabor小波 FLD 特征融合 人脸识别
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 9-13
• 分类号: TP21
• 语种: 中文

摘要

针对大多数人脸识别算法中特征提取只关注一种特征的问题,本文提出了一种基于KPCA和Gabor小波特征融合的人脸识别算法.它是一种用核主成分分析方法(KPCA)提取人脸高阶非线性全局特征,用Gabor小波提取人脸局部特征,再分别用费谢尔线性判别(FLD)提取特征再加权级联融合的方法.实验表明,该算法不仅计算速度快,识别率高,而且能有效解决小样本空间问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海华	中南民族大学生物医学工程学院	66	472	13.0	18.0
2	高智勇	中南民族大学生物医学工程学院	45	209	7.0	11.0
3	王军	中南民族大学生物医学工程学院	4	26	3.0	4.0
4	刘燚	中南民族大学生物医学工程学院	2	19	2.0	2.0