基于并行PCA算法的人脸识别系统的研究

摘要：

为了解决快速、准确人脸识别的问题，提出了一种基于并行PCA算法的人脸识别方法。利用主成分分析法（PCA）能够降低特征维数、容易实现、训练时间较短的特点，设计实现了一种并行PCA算法，首先根据整幅图像提取出4幅部分人脸图像，然后将整幅图像和4幅部分图像同时由相同结构的PCA模型进行学习，提取人脸特征向量，通过欧氏距离进行测试图像与训练图像的匹配计算，最后通过测试图像与5级并行PCA模型的识别结果进行加权决策，从而实现人脸识别的目的。利用ORL人脸库的图像数据，在Matlab进行的仿真实验结果表明，该方法在准确性上有了很大程度的提升，识别的速度也相对较快，具有较高的鲁棒性。

关键词：PCA算法、人脸识别、五级并行PCA模型、权重计算、均值滤波

所属期刊栏目：12

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：147-148,155