基于支持向量机的人脸识别方法

被引：34

作者：

谢赛琴 ^{[1
]}

沈福明 ^{[2
]}

邱雪娜 ^{[3
]}

机构：

[1] 宁波市科技信息研究院

[2] 宁波电视台

[3] 宁波工程学院电子与信息工程学院

来源：

计算机工程 | 2009年 / 35卷 / 16期

关键词：

二值边缘图像; 支持向量机; 光照变化; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阈值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92.73%,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95.62%,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。

引用

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