基于混合 Gauss 模型的鲁棒性人脸识别算法

• 作者: 谭萍 邢玉娟
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 提取特征 混合Gauss模型 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1229-1235
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 2935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.06.30

摘要

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合 Gauss 模型的鲁棒人脸识别算法。先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量；再采用全部图像的局部特征向量训练混合 Gauss 模型生成人脸特征向量；最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别。采用 ORL,Yale 和 CIGIT 人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢玉娟	兰州文理学院数字媒体学院	38	93	5.0	7.0
2	谭萍	兰州文理学院数字媒体学院	25	62	5.0	6.0