基于主成分分析的人脸个体差异识别算法

• 作者: 卢力 廖武忠 龚劬
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 个体差异 主成分分析 最近邻分类
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 146-147
• 分类号: TP18
• 字数: 1467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.01.045

摘要

传统基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法不能最优区分不同种类样本.为此,提出一种新的基于PCA的人脸识别算法.利用PCA降维方法提取人脸的个体差异特征,并采用最近邻距离分类器对该特征进行分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法的正确识别率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚劬	重庆大学数学与统计学院	60	392	12.0	16.0
2	卢力	重庆大学数学与统计学院	2	41	2.0	2.0
3	廖武忠	重庆大学数学与统计学院	5	88	5.0	5.0