基于多级纹理频谱特征与PCA的人脸识别算法

• 作者: 党鑫鹏 刘文萍
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 图像纹理频谱 纹理单元 主成分分析 K最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2316-2319
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02316

摘要

针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法.该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别.在ORL人脸库和YMe人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5％和95％.实验结果表明了该算法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文萍	北京林业大学信息学院	27	264	9.0	15.0
2	党鑫鹏	北京林业大学信息学院	1	2	1.0	1.0