基于Fisherface和SIFT特征集成的人脸识别

• 作者: 何中市 周琳琳
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: FISHERFACE SIFT特征 K-MEANS 人脸识别
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41

摘要

针对人脸识别中人脸表情变化、光照影响、遮挡问题,提出一种基于Fisherface全局特征和SIFT局部特征集成的人脸识别方法：首先利用Fisher线性鉴别方法提取全局面部特征,然后利用SIFT算法和K-Means算法提取SIFT特征及划分子区域来构造局部面部特征,并采用概率统计的方法为子区域赋予权值来计算局部特征相似度,最后采用加权求和的方式将全局和局部面部特征并行集成来提高人脸识别的准确率。实验结果表明,该方法取得较好的识别效果,具有很好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何中市	重庆大学计算机学院	96	980	17.0	24.0
2	周琳琳	重庆大学计算机学院	2	4	1.0	2.0