基于改进PCA算法的人脸识别

• 作者: 张仁杰 张杨
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 分块 直方图均衡化 改进的PCA算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172191

摘要

由于经典的PCA算法要求样本满足高斯分布,然而现实中的样本往往因为表情、角度、光照等原因不满足高斯分布,导致算法识别率不高.因此,提出一种基于改进PCA算法的人脸识别方法.首先,将具有相似特征(表情、角度、亮度)的不同样本通过分块方式划分在一个矩阵中,使样本趋于高斯分布;其次,通过直方图均衡化样本的方法,加强样本对比度,以突出样本的人脸器官特征;最后采用经典PCA算法进行辨识.通过在ORL人脸库上的实验得出,该方法不但耗费总时间少于经典的PCA算法,而且识别率也得到提升,具有一定可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仁杰	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	115	735	13.0	23.0
2	张杨	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	13	2.0	3.0