基于"频谱脸"和SVM的人脸识别方法

• 作者: 杨绍华
• 来源期刊: 科学技术创新
• 关键词: 人脸识别 PCA 频谱脸 SVM 最近邻
• 年，卷（期）: 2017,（30）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 字数: 3149字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1328.2017.30.006

摘要

针对传统PCA的人脸识别方法在向量化人脸过程中丢失结构特征的问题,提出了一种基于频谱脸和支持向量机的人脸识别方法.首先选取人脸图像经小波分解后的低频分量作为人脸特征的描述,然后用SVM和最近邻法构建复合分类器进行分类,在ORL数据集上的实验结果表明,本文方法取得了比传统方法更好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨绍华	宁夏大学信息工程学院	17	58	5.0	7.0