融合小波变换和改进KFD的人脸识别方法

• 作者: 张磊 朱冰莲 杨吉祥 许娜
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 人脸识别 小波变换 微粒群算法 SVM分类器
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 94-99
• 分类号: TN391.41
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2012.03.017

摘要

基于核函数的Fisher判别分析(KFD)在人脸识别中通常采用高斯径向基函数做核函数,但核函数中参数σ的选取对分类效果影响较大.目前参数σ的选取一般仅凭经验,且该方法在处理大样本时,速度较慢.针对这个问题,本文提出了一种融合小波变换和改进KFD的人脸识别的方法.该方法首先用小波变换降低样本的维数；然后在用KFD进行特征提取时,采用微粒群算法自动获取一个最优参数σ,增强分类效果；最后用SVM分类器完成特征的识别.实验表明,该方法与传统的KFD相比较,运算时间减少,而且识别率得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱冰莲	重庆大学通信工程学院	69	624	13.0	20.0
2	张磊	重庆大学通信工程学院	57	500	11.0	20.0
3	杨吉祥	重庆大学通信工程学院	4	17	3.0	4.0
4	许娜	重庆大学通信工程学院	4	59	3.0	4.0