分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法

• 作者: 何文娟 印勇 徐亦达 郭之强 郭攀
• 来源期刊: 重庆大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 分块PCA 奇异值分解 分类器
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 页码范围: 134-138
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印勇	重庆大学通信工程学院	58	573	14.0	21.0
2	何文娟	重庆大学通信工程学院	1	4	1.0	1.0
3	郭之强	重庆大学通信工程学院	1	4	1.0	1.0
4	郭攀	重庆大学通信工程学院	4	36	3.0	4.0
5	徐亦达	重庆大学通信工程学院	2	4	1.0	2.0