基于奇异值与特征融合矩阵的自适应人脸识别

• 作者: 丁汨 廖海斌 段新华 王宏勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 奇异值分解 小波分解 特征融合矩阵
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 162-164,174
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.07.049

摘要

为了准确快速地进行人脸识别,提出了融合人脸全局和局部特征的自适应算法.该方法利用奇异值提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征进行加权融合得出特征融合矩阵,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,并证明了特征融合矩阵的推导公式;最后使用改进的支持向量机(SVM)方法进行分类识别.试验表明,该方法不仅计算速度快、简单易用,而且有效解决了SVD识别率不高和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	王宏勇	河南工业大学信息科学与工程学院	17	72	4.0	8.0
2	丁汨	河南工业大学信息科学与工程学院	5	31	2.0	5.0
3	廖海斌	河南工业大学信息科学与工程学院	3	13	2.0	3.0
4	段新华	河南工业大学信息科学与工程学院	3	29	2.0	3.0