一种基于人脸分割的PCA和SVM人脸识别方法

• 作者: 刘昆 李宇成
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸分割 人脸识别 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 51-53,56
• 页数: 4页
• 分类号: TP37
• 字数: 2375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.15.015

摘要

基于PCA和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼、额头、鼻子、嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位.融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宇成	北方工业大学电气与控制工程学院	53	512	14.0	20.0
2	刘昆	北方工业大学电气与控制工程学院	1	5	1.0	1.0