基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

摘要：

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.

关键词：人脸图像、最佳鉴别特征、人脸分类器、相关向量机、特征降维

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金2016JJ6136;湖南省教育厅项目17C1438

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1227-1233