基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法

• 作者: 侯小静 杜翔军 陈舟 陶少华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 主成分分析 幂次变换 低通滤波
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 4747-4749
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.12.090

摘要

为了抑制主成分分析(PCA)对图像中光照等变化的较高敏感性、进一步提高人脸识别率,提出了一种对图像灰度进行幂次变换预处理的策略.首先采用随机序列来选取人脸库中的训练样本和测试样本,然后对随机人脸样本进行幂次变换和Butterworth低通滤波处理,最后应用PCA处理的人脸识别算法.基于ORL数据库的实验表明,在适当选择幂次变换参数的情况下,基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法平均人脸识别率达到96.70％.因此,基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法比传统的PCA算法具有更高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈舟	中南大学物理与电子学院	2	18	2.0	2.0
2	陶少华	中南大学物理与电子学院	15	83	6.0	8.0
3	杜翔军	中南大学物理与电子学院	3	22	3.0	3.0
4	侯小静	中南大学物理与电子学院	2	18	2.0	2.0