基于混合Kotz-型分布的多分类人脸识别方法

• 作者: 王士同 袁少锋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Kotz-型分布 广义逆Γ分布 人脸识别 核方法 概率统计 重尾噪声
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 专栏
• 页码范围: 24-30
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5540字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.006

摘要

针对实际人脸图像中含有重尾噪声的问题，提出一种基于混合 Kotz-型分布的多分类人脸识别方法。利用 Kotz-型分布与广义逆Γ分布混合表现出的较厚拖尾特性，结合核方法和概率统计知识，通过调节混合Kotz-型分布中的参数，估计人脸图像中重尾噪声的拖尾情况。分别向ORL人脸库、Yale人脸库、Randface人脸库添加程度不同的重尾噪声，形成新的含有不同程度重尾噪声的人脸库，通过对3个人脸库进行验证，结果表明，该方法能较好地估计人脸图像的拖尾特性，对含有重尾噪声的人脸图像有较高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	袁少锋	江南大学数字媒体学院	3	14	2.0	3.0