基于奇异熵和随机森林的人脸识别

• 作者: 全雪峰
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 奇异值分解 奇异熵 随机森林
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.02.009

摘要

提出了一种基于奇异熵与随机森林的人脸识别方法。该方法以奇异熵来描述人脸特征。首先在整个人脸图上进行奇异值分解，应用整体奇异熵提取人脸全局特征。然后将人脸图像分成均匀子块，在各子块中进行奇异值分解，应用局部奇异熵提取人脸局部特征。之后将整体奇异熵和局部奇异熵融合形成最终分类特征。最后通过随机森林分类器对其进行分类。在Yale人脸库上的实验表明，该方法对表情、光照具有鲁棒性，且有较高的识别率和较短的识别时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全雪峰	南阳医学高等专科学校卫生管理系	23	86	6.0	8.0