基于并行PCA算法的人脸识别系统的研究

• 作者: 赵亚鹏
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: PCA算法 人脸识别 五级并行PCA模型 权重计算 均值滤波
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 147-148
• 页数: 2页
• 分类号: TP311

摘要

为了解决快速、准确人脸识别的问题,提出了一种基于并行PCA算法的人脸识别方法。利用主成分分析法（PCA）能够降低特征维数、容易实现、训练时间较短的特点,设计实现了一种并行PCA算法,首先根据整幅图像提取出4幅部分人脸图像,然后将整幅图像和4幅部分图像同时由相同结构的PCA模型进行学习,提取人脸特征向量,通过欧氏距离进行测试图像与训练图像的匹配计算,最后通过测试图像与5级并行PCA模型的识别结果进行加权决策,从而实现人脸识别的目的。利用ORL人脸库的图像数据,在Matlab进行的仿真实验结果表明,该方法在准确性上有了很大程度的提升,识别的速度也相对较快,具有较高的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵亚鹏	山东科技大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0