PCA类内平均脸法在人脸识别中的应用研究

摘要：

人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果.统计主元分析法(Principal Components Analysis, PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一.结合传统PCA算法的特点,提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法.该方法有效地增加了类间样本的识别距离、有效地缩小了类内样本的识别距离,从而提高了人脸正确识别率.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法正确识别率达到98%,在人脸识别的实际应用中是一种可行的方法.

关键词：人脸识别、PCA算法、特征脸、类内平均脸

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省博士启动基金032356;广东省江门市科技攻门项目江财企[2004]59

在线出版日期：2006-04-20（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：165-166,169