基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法

摘要：

针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法.在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别.实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性.

关键词：PCA、人脸图像、纹理特征、识别

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-09-05（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：135-138,142