本文關(guān)鍵詞：基于多尺度Retinex算法結(jié)合PCA特征加權(quán)的人臉識(shí)別方法

  更多相關(guān)文章： PCA 人臉識(shí)別 Retinex理論 權(quán)重系數(shù) 多尺度

【摘要】：結(jié)合多尺度Retinex算法和PCA算法的特點(diǎn),并引入權(quán)重系數(shù),提出了一種新的人臉識(shí)別方法.首先,在人臉圖像的預(yù)處理階段,利用多尺度Retinex算法提取人臉圖像光照不變分量,然后用PCA算法提取人臉光照不變量的主特征;為進(jìn)一步減少光照變化對(duì)人臉識(shí)別率的影響,對(duì)提取到的主特征的前兩個(gè)向量加小于1的權(quán)重系數(shù);接著利用k近鄰分類器進(jìn)行人臉分類識(shí)別;最后基于CAS_PEAL_R1光照子集人臉庫,在Matlab環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了人臉識(shí)別率.
【作者單位】： 云南師范大學(xué)信息學(xué)院;中國石油吉林油田分公司地球物理勘探研究院;
【關(guān)鍵詞】： PCA 人臉識(shí)別 Retinex理論 權(quán)重系數(shù) 多尺度
【基金】：云南省科技惠民計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014RA042)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著模式識(shí)別相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展,人臉識(shí)別的研究工作已取得了很大的進(jìn)展,出現(xiàn)了大量的人臉識(shí)別算法.主成分分析方法[1]是主流的人臉識(shí)別方法之一,它能夠從高維數(shù)據(jù)中提取主成分,大大壓縮了特征維數(shù);由于其具有計(jì)算量小且對(duì)正面人臉有較高的識(shí)別率等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用,但是它對(duì)

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 趙曉霞;王汝琳;;改進(jìn)的多尺度Retinex算法及其應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年06期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫勁光;李揚(yáng);;基于Mean-Shift的Retinex算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用[A];第七屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2011)論文集【oral】[C];2011年

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本文編號(hào)：1033594