基于线性和非线性算法的高效人脸识别系统

• 作者: 刘芬
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 线性判别分析 核主成分分析 核费希尔分析 人脸识别 降维技术
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 5147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.07.016

摘要

文中提出了一种基于外观的线性和非线性人脸识别方法,所用的线性算法有主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA).两种非线性方法分别是核主成分分析(KPCA)及核费希尔分析(KFA),线性降维投影方法基于二阶相依性编码模式信息,非线性方法用于处理三个或更多像素之间的关系.首先通过Gabor对图片进行预处理,然后采用线性、非线性分析进行降维.通过马哈利诺比斯-余弦(Mahcos)度量用于定义两幅图像通过相应的降维技术后的相似性度量.实验表明,当与Gabor小波一同使用时,LDA和KFA的性能最高,分别为CMC和ROC结果的93.33％.通过对AT&T数据库400幅图像的综合分析,发现线性和非线性算法的性能受图像分类数目、图像预处理及识别测试集的人脸图像数目的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘芬	惠州城市职业学院信息学院	6	1	1.0	1.0