一种非限制性条件下人脸识别的方法

摘要：

针对非限制性条件下人脸识别准确率较低的问题,提出了一种基于方向梯度直方图特征提取和快速主成分分析算法的人脸识别方法.首先,利用Haar特征分类器对原始数据进行人脸的检测与提取,并进行有序化保存;然后,对有序数据进行方向梯度直方图特征提取,再使用快速主成分分析算法进行降维处理,并对其进行归一化处理;最后,采用支持向量机算法(SVM)对所得到的实验数据进行最终的分类与识别.实验结果表明,与单一的支持向量机算法、主成分分析算法以及方向梯度直方图算法相比,本文方法能有效地提高非限制性条件下人脸识别的准确率,且耗时较短.

关键词：人脸识别、Haar特征分类器、梯度方向直方图特征、快速主成分分析、支持向量机

所属期刊栏目：23

分类号：O441(电磁学、电动力学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61402367

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：49-54,65