基于KPCA和FMSD的人脸识别

摘要：

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD).利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别.在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性.

关键词：人脸识别、核主成分分析、模糊最大散度差、核最大散度差、特征提取

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60675022;江西省自然科学基金资助项目2008GZS0034;航空科学基金资助项目20085556017

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-22,28