基于KPCA和FMSD的人脸识别

• 作者: 曾接贤 田金权 符祥
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 核主成分分析 模糊最大散度差 核最大散度差 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 专栏
• 页码范围: 19-22,28
• 分类号: TP391
• 字数: 4974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.17.005

摘要

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD).利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别.在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾接贤	南昌航空大学软件学院	88	680	13.0	23.0
2	符祥	南昌航空大学软件学院	31	400	8.0	20.0
3	田金权	南昌航空大学软件学院	1	3	1.0	1.0