基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别

• 作者: 周先春 孙文荣 嵇亚婷
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 直方图均衡化 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2014.08.003

摘要

为了提高人脸识别的识别率,本文提出了一种基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别.首先将人脸图像进行直方图均衡化,这样可以很好的增强图像的对比度.然后使用主成分分析(PCA)对图像进行降维和特征提取,可以减少图像识别的计算量,有效的提高识别的效率.最后,再用支持向量机(SVM)进行分类识别.在ORL人脸数据库上进行了使用验证,表明该方法能提高人脸识别的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙文荣	南京信息工程大学电子与信息工程学院	4	72	3.0	4.0
2	周先春	南京信息工程大学电子与信息工程学院	61	251	9.0	13.0
3	嵇亚婷	南京信息工程大学电子与信息工程学院	3	71	3.0	3.0