基于差空间的双向2DPCA和SVM人脸识别算法

被引：10

作者：

汪洋 ^{[1
]}

严云洋 ^{[1
,2
]}

王洪元 ^{[1
]}

机构：

[1] 常州大学信息科学与工程学院

[2] 淮阴工学院计算机工程学院

来源：

计算机科学 | 2012年 / 39卷 / 12期

关键词：

差空间; 小波变换; 双向2DPCA; 支持向量机; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为降低SVM人脸识别算法对样本进行训练和识别的时间,提出了一种改进的基于差空间的双向2DPCA(Bidirectional two dimensions PCA)和SVM相结合的人脸识别算法。该方法充分考虑了表情和光照对人脸图像的影响,不但利用小波变换对人脸图像进行预处理,而且成功地把类内平均引入到双向2DPCA的计算中,并结合了SVM在分类识别方面的优势,有效节省了算法所需的时间。在Yale人脸库上的实验表明,它不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少。

引用

页码：268 / 271

页数：4

共 3 条

[1] 基于小波变换和支持向量机的人脸识别研究 [J].