基于KPCA和LDA融合改进的人脸识别算法研究

• 作者: 张学忠 张震 李龙
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 白化 低通滤波 预处理 KPCA LDA
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与机械工程
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TQ0352.7|TQ0352.9
• 字数: 3277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2015.05.025

摘要

针对人脸识别算法运行速度与识别率的矛盾,提出了一种将KPCA和LDA相结合的算法.首先对人脸图像进行白化、低通滤波预处理,去除干扰、噪声的同时平衡图像的能量谱;然后利用KPCA和LDA的改进方法,有效降低样本空间维数的同时又解决了“小样本”和边缘数据的分类问题;最后利用最近邻分类器进行分类识别.通过大量的实验证明此方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张震	郑州大学电气工程学院	87	476	11.0	17.0
2	李龙	郑州大学电气工程学院	16	51	4.0	6.0
3	张学忠	郑州大学电气工程学院	2	6	1.0	2.0