基于DCT与LDA的仿生人脸识别研究

被引：6

作者：

周书仁 ^{[1
,2
]}

邵晶 ^{[2
]}

蒋加伏 ^{[2
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学计算机学院博士后流动站

[2] 长沙理工大学计算机与通信工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 47卷 / 13期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

离散余弦变换(DCT); 线性鉴别分析(LDA); 仿生模式识别; 高维空间覆盖;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对基于DCT变换与LDA的人脸识别方法识别率低和特征提取过程中维数也低,以及基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高和特征提取过程中维数也过高的问题,结合两者的优点,提出了一种基于DCT与LDA变换的仿生人脸识别的方法。通过DCT变换与LDA对训练人脸样本进行特征提取,通过核函数将提取的特征映射到高维空间,构建各类样本的覆盖区域,再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。在Yale和ORL人脸库上的实验证明提出的方法取得了较好的识别效果。

引用

页码：208 / 211

页数：4

共 6 条

[1] 基于DCT和线性判别分析的人脸识别 [J].