基于分数阶微分算法与LSSVM的人脸识别研究

张幸幸; 苗星; 张苗

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基于分数阶微分算法与LSSVM的人脸识别研究

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人类面相识别作为一种更自然的、非接触式的、更加准确和快速的安全认证和身份鉴别方法,受到越来越广泛的关注.本文通过预处理、特征提取和分类识别3个过程建立完整的人脸识别系统,并分析了基于整数阶微分方程的图像去噪模型的实现原理和缺陷.针对算法不足,提出加权自适应分数阶微分算法对图像进行预处理.最后,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)进行人脸识别实验,发现改进后的去噪算法识别率更高.

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来源
《科技信息》 |2014年第4期|153159|共2页
作者
张幸幸; 苗星; 张苗;
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作者单位

河南师范大学计算机与信息工程学院;

河南师范大学计算机与信息工程学院;

四川大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
人脸识别; 整数阶微分方程; 自适应分数阶微分算法; 最小二乘支持向量机;

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