基于差空间的双向2DPCA和SVM人脸识别算法

摘要：

为降低SVM人脸识别算法对样本进行训练和识别的时间,提出了一种改进的基于差空间的双向2DPCA (Bidirectional two dimensions PCA)和SVM相结合的人脸识别算法.该方法充分考虑了表情和光照对人脸图像的影响,不但利用小波变换对人脸图像进行预处理,而且成功地把类内平均引入到双向2DPCA的计算中,并结合了SVM在分类识别方面的优势,有效节省了算法所需的时间.在Yale人脸库上的实验表明,它不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少.

关键词：差空间、小波变换、双向2DPCA、支持向量机、人脸识别

所属期刊栏目：39

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家星火计划项目2011GA690190;江苏省高校基金项目08KJB520001,11KJD520003;江苏省"青蓝工程",淮安市科技项目HAG2010066,HAG2010030,HAG2011045,HAC201113

在线出版日期：2013-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：268-271