基于多元混合高斯分布的多分类人脸识别方法

摘要：

针对实际人脸图像含有的噪声模型常常表现出的非高斯特性,该非高斯特性具有较厚重的拖尾现象,提出一种基于多元混合高斯分布的多分类人脸识别方法.该方法将多元混合高斯分布、核函数、概率密度函数估计中的参数估计以及贝叶斯理论结合起来,能对含有重尾噪声的人脸图像有较高的识别率.用ORL标准人脸库进行验证,实验结果表明了可行性.

关键词：重尾噪声、多元混合高斯分布、参数估计、核函数、贝叶斯理论

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(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61272210;江苏省自然科学基金资助项目BK2012552

在线出版日期：2013-10-21（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：2868-2871