一种基于快速PCA和简化PSO的带噪声人脸识别

• 作者: 俞颖 黄风华
• 来源期刊: 青海大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 噪声 快速PCA 简化PSO 人脸识别
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 49-57
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2020.02.008

摘要

针对传统人脸识别算法在带噪声环境下识别效率低下的问题,文中以FERET、CMU PIE FAC及ORL数据库的人脸图像为研究对象,提出一种基于快速PCA和简化PSO的人脸识别改进方法.通过对不同噪声环境下的人脸图像进行滤波消噪处理,并引入快速PCA算法对图像数据进行特征降维,然后利用简化PSO算法进行SVM的参数优化,构建最终的SVM分类模型,以实现人脸识别.结果表明:人脸图像受高斯或椒盐噪声污染会对识别效果产生一定的影响,利用滤波消噪处理可以从一定程度上抑制噪声干扰,与此同时,在数据降维过程中,采用快速PCA算法以计算低维度矩阵的本征值去替代高维度协方差矩阵的本征向量求解,在保证较高的图像解释程度的同时,运算速度明显加快,与传统的PCA、PSO算法结合SVM模型进行人脸识别效果相比,提出的改进算法在保证较高的人脸识别精度情况下,识别过程的计算量大大减少,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞颖	阳光学院空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心阳光学院人工智能学院	10	7	2.0	2.0
2	黄风华	阳光学院空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心阳光学院人工智能学院	10	1	1.0	1.0