基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

• 作者: 伍雁鹏 彭亮清 陈君
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸图像 最佳鉴别特征 人脸分类器 相关向量机 特征降维
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1227-1233
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017.05.34

摘要

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈君	湖南科技大学信息与电气工程学院	11	26	4.0	4.0
2	彭亮清	邵阳学院信息工程系	11	24	3.0	4.0
3	伍雁鹏	湖南第一师范学院信息科学与工程学院	2	4	1.0	2.0