基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别

• 作者: 张尕琳 李赵国 郑哲 韩越祥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 Gabor特征 局部二值模式(LBP)特征 核典型相关分析
• 年，卷（期）: 2015,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 179-183
• 页数: 5页
• 分类号: TP357
• 字数: 3372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0026

摘要

为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法(KCCA-MF).提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算法和支持向量机建立组合人脸分类器,并采用3个经典人脸库进行仿真分析.结果表明,相对于其他人脸识别方法,KCCA-MF提高了人脸识别的识别准确率和效率,可以满足人脸识别的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩越祥		12	14	2.0	3.0
2	李赵国		6	4	1.0	1.0
3	郑哲		1	2	1.0	1.0