巴氏距离与PCA结合的人脸识别

被引：4

作者：

熊建斌

王钦若

邓九英

刘奇

叶宝玉

机构：

[1] 广东工业大学

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 48卷 / 03期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

巴氏距离; 主分量分析; 人脸识别; PCA和K-L变换相结合(PCA+K-L);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

利用巴氏距离(Bhattacharyya Distance)和PCA(Principal Component Analysis)相结合进行人脸识别研究,提出了使用巴氏距离和PCA相合的算法对特征进行提取。当特征向量维数高时,首先对样本K-L(Karhunen-Loeve)变换进行降维,然后采用巴氏距离特征的迭代算法,得到最小错误率上界。基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于LDA、HPCA、HLDA,采用文中的算法可以有效地提高识别率,减少巴氏距离特征计算时间,具有较强的实用性。

引用

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页码：202 / 204+215 +215

页数：4

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