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综合馆
基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法
  • 摘要

    为了抑制主成分分析(PCA)对图像中光照等变化的较高敏感性、进一步提高人脸识别率,提出了一种对图像灰度进行幂次变换预处理的策略.首先采用随机序列来选取人脸库中的训练样本和测试样本,然后对随机人脸样本进行幂次变换和Butterworth低通滤波处理,最后应用PCA处理的人脸识别算法.基于ORL数据库的实验表明,在适当选择幂次变换参数的情况下,基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法平均人脸识别率达到96.70%.因此,基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法比传统的PCA算法具有更高的识别精度.

  • 作者

    侯小静  陶少华  陈舟  杜翔军  HOU Xiao-jing  TAO Shao-hua  CHEN Zhou  DU Xiang-jun 

  • 作者单位

    中南大学物理与电子学院,长沙,410083

  • 刊期

    2012年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    人脸识别  主成分分析  幂次变换  低通滤波 

参考文献
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107.23.129.77