基于自适应核边际费希尔分析的人脸识别算法

• 作者: 孙霞 王自强
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 核边际费希尔分析 流形学习 最小二乘支持向量机 降维 核理论
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 139-142
• 分类号: TP181
• 字数: 5489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.11.043

摘要

为解决人脸识别中的维数灾难问题,提出一种基于自适应核边际费希尔分析的人脸识别算法.在考虑图像流形结构的基础上给出与图像数据相关的自适应核函数,采用核边际费希尔分析对高维人脸图像进行非线性降维,利用最小二乘支持向量机在降维后的低维特征空间中进行分类识别.实验结果表明,该算法的识别性能优于其他常用的入脸识别算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王自强	河南工业大学信息科学与工程学院	19	122	6.0	10.0
2	孙霞	武汉理工大学计算机科学与技术学院	7	23	3.0	4.0