基于模糊隶属度的人脸识别应用

• 作者: 邓冬梅 陈沅涛 龙际珍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模糊支持向量机 隶属度 主成分分析 二维主成分分析 人脸识别
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2789-2792
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.07.109

摘要

针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的方法.该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分特征重构图像局部特征清晰的优点.为了与二雏主成分特征分类结果进行比较,通过引入矩阵内积,给出了针对二维特征的三类核函数.实验表明利用两种特征进行分类的方法在人脸识别中具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈沅涛	长沙理工大学计算机与通信工程学院	34	125	7.0	10.0
3	龙际珍	长沙理工大学计算机与通信工程学院	15	90	5.0	9.0
4	邓冬梅	湖南师范大学计算机教学部	15	37	3.0	6.0