一种多算法融合的人脸识别方法研究

姚立平; 潘中良

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针对人脸识别技术易受光照、姿态、表情等影响,为了增强人脸识别算法的鲁棒性,提出首先采用LBP算法提取人脸图像的局部纹理特征,使用PCA算法将高维的空间人脸图像投影到低维的特征空间,使用LDA算法利用人脸类别标签信息寻找最优的投影向量,实现了人脸图像维度进一步地压缩,最后使用SVM分类器分类匹配得到识别结果。分别使用ORL和Yale人脸数据库验证了算法的有效性,实验结果表明,文中该方法具有良好的识别性能,与其它的识别算法相比,识别率有了较大的提高。

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来源
《光电子．激光》 |2019年第9期|960-967|共8页
作者
姚立平; 潘中良;
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作者单位

华南师范大学物理与电信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; LBP算法; PCA算法; LDA算法; SVM分类器;

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