彭亮清1, 陈君2, 伍雁鹏3
PENG Liangqing1, CHEN Jun2, WU Yanpeng3
摘要: 为了获得更高的人脸识别正确率, 满足人脸识别的实时性, 提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法. 首先, 采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理, 提取人脸的多方向、 多尺度Gabor特征; 然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选, 找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征, 有效降低特征数量, 去除特征间的冗余信息; 最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习, 建立人脸识别的多分类器. 选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验, 实验结果表明, 该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高, 人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.
中图分类号: