基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法研究

• 作者: 李媛 赵来元 高鸿彬
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: MATLAB PCA算法 人脸识别 人脸检测 图像处理
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 116-117
• 页数: 2页
• 字数: 2866字
• 语种: 中文

摘要

基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法由于其识别率高、算法技术成熟越来越多的被用做人脸识别技术的研究.本文首先讲解了人脸识别前的图像预处理,然后介绍了K-L变换和基于主成分分析(PCA)算法的主要步骤,最后根据作者实际实验经验,提出了一些关于提高人脸识别精度的建议.本文设计的人脸识别系统依托于MATLAB仿真软件,首先摄像头采集环境中人脸图像,并通过人脸检测与定位提取出人脸区域,然后对人脸图像进行预处理提高识别率,接着对人脸库进行K-L变换计算出特征脸值,提取出特征信息,最后计算出被识别人脸图像与特征脸之间的距离,与设定的识别阀值进行比较,如果高于识别阀值则认为被识别人脸为系统注册用户,否则为非注册人员.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李媛		19	234	8.0	15.0
2	赵来元		1	14	1.0	1.0
3	高鸿彬		1	14	1.0	1.0