基于SIFT特征和Fisher的人脸识别方法

摘要：

针对人脸识别中特征提取和特征分类问题,提出一种基于SIFT特征和Fisher鉴别的人脸识别新方法.采用具有旋转、缩放、平移、光照不变性及部分仿射不变性的SIFT特征作为初级特征,利用Fisher线性鉴别方法再次提取初级特征.从而得到样本的二次特征.通过比较二次特征之间的欧氏距离,得到识别结果.实验结果表明,新的方法具有99.65%的正确识别率.高于Fisher方法和核Fisher方法,识别速度和Fisher方法相当.

关键词：SIFT特征、Fisher线性鉴别、错误接受率、Adaboost算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省杰出青年科学基金资助项目0511012900

在线出版日期：2009-06-09（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：195-197