基于KPCA和LDA融合改进的人脸识别算法研究

摘要：

针对人脸识别算法运行速度与识别率的矛盾,提出了一种将KPCA和LDA相结合的算法.首先对人脸图像进行白化、低通滤波预处理,去除干扰、噪声的同时平衡图像的能量谱;然后利用KPCA和LDA的改进方法,有效降低样本空间维数的同时又解决了“小样本”和边缘数据的分类问题;最后利用最近邻分类器进行分类识别.通过大量的实验证明此方法是可行的.

关键词：白化、低通滤波、预处理、KPCA、LDA

所属期刊栏目：36

分类号：TQ0352.7;TQ0352.9(一般性问题)

资助基金：河南省教育厅重点科技攻关计划项目13A510684

在线出版日期：2015-10-29（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：116-120