基于差空间的双向2DPCA和SVM人脸识别算法

• 作者: 严云洋 汪洋 王洪元
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 差空间 小波变换 双向2DPCA 支持向量机 人脸识别
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 268-271
• 页数: 4页
• 字数: 3416字
• 语种: 中文

摘要

为降低SVM人脸识别算法对样本进行训练和识别的时间,提出了一种改进的基于差空间的双向2DPCA (Bidirectional two dimensions PCA)和SVM相结合的人脸识别算法.该方法充分考虑了表情和光照对人脸图像的影响,不但利用小波变换对人脸图像进行预处理,而且成功地把类内平均引入到双向2DPCA的计算中,并结合了SVM在分类识别方面的优势,有效节省了算法所需的时间.在Yale人脸库上的实验表明,它不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪元	常州大学信息科学与工程学院	77	372	11.0	14.0
2	严云洋	常州大学信息科学与工程学院	80	560	13.0	19.0
4	汪洋	常州大学信息科学与工程学院	3	21	2.0	3.0