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一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法
引用本文:徐春明,乐晓蓉,王正群.一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法[J].计算机工程与应用,2006,42(3):76-78,92.
作者姓名:徐春明  乐晓蓉  王正群
作者单位:1. 扬州大学信息工程学院计算机系,江苏,扬州,225009;盐城师范学院数学系,江苏,盐城,224002
2. 扬州大学信息工程学院计算机系,江苏,扬州,225009
基金项目:江苏省高校自然科学基金;扬州大学校科研和教改项目
摘    要:提出了一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法。首先利用主成分分析,获得原始输入图像的二阶特征脸图像;然后运用核主成分分析分别抽取原始图像和二阶特征脸图像的核主成分特征,最后将它们组合成一个组合特征向量,进行人脸识别。在ORL人脸库上的实验表明,两种图像的核主成分特征分别有着良好的特点,取得了较好的识别效果,优于核主成分分析和二阶特征脸的结果。

关 键 词:人脸识别  主成分分析  二阶特征脸  核主成分分析
文章编号:1002-8331-(2006)03-0076-03
收稿时间:2005-04
修稿时间:2005-04

A Method for Face Recognition Based on Combination of KPCA Features
Xu Chunming,Le Xiaorong,Wang Zhengqun.A Method for Face Recognition Based on Combination of KPCA Features[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(3):76-78,92.
Authors:Xu Chunming  Le Xiaorong  Wang Zhengqun
Abstract:A new face recognition method based on combination of KPCA features is proposed in this paper.Firstly K-L transform method is used to transform initial images,then we get the second-order face image by rebuilding images, then KPCA is used to get two kinds of feature vectors for the initial image and its second-order face image.Lastly,we combine the two kinds of vectors of everyone into a longer vector.To verify the efficient of the method,we test this method on ORL face database and experiment result shows that this face recognition method is more available than kernel principal component analysis and the second-order principal component analysis.
Keywords:face recognition  Principal Component Analysis  second-order Principal Component Analysis  Kernel Principal Component Analysis
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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