基于Zernike特征提取和LDA的人脸图像识别方法

华珊珊

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基于Zernike特征提取和LDA的人脸图像识别方法

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针对现有人脸识别方法不能很好的处理面部表情、光照、头部姿势和遮挡等问题,提出一种基于Zernike特征提取和线性判别分析（LDA）分类器的人脸识别方法。首先,对图像进行归一化处理,并进行裁剪;然后,利用Zernike矩（ZM）提取全局特征,并利用主成分分析（PCA）来对特征进行降维;最后,利用提出的决策融合算法对局部和全局特征进行融合,获得一个最终的特征向量作为LDA分类器的输入,进而进行人脸识别。在ORL、AR和CASIA 3D人脸数据库上的实验结果表明,该方法在具有较低计算量的同时显著提高了的人脸识别精度。

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来源
《控制工程》 |2018年第2期|198-203|共6页
作者
华珊珊;
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作者单位

合肥学院计算机科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人脸识别; ZERNIKE矩; PCA特征降维; LDA分类器;

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