基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别

• 作者: 彭玉峰 李伟
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 形态学理论 小波变换 支持向量机神经网络 人脸识别
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 物理学
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: TN99
• 字数: 2554字
• 语种: 中文

摘要

主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭玉峰	河南师范大学物理与信息工程学院	57	305	8.0	15.0
2	李伟	河南师范大学物理与信息工程学院	118	359	9.0	12.0