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| 基于Gabor特征融合和LSSVM的人脸识别算法 | |
| 作者单位： | ;1.河北联合大学现代技术教育中心;2.河北联合大学团委 |
| 摘 要： | 针对Gabor特征维数高难题,提高光照人脸的识别性能,提出一种基于Gabor特征融合和最小二支持向量机的人脸识别算法(Gabor-LSSVM)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并将相同尺度不同方向的特征融合,初步降低特征维数;然后采用核主成分分析对融合特征进行选择,进一步降低特征维数;最后采用最小支持向量机建立分类器对人脸进行识别,并采用Yale B和PIE人脸库进行仿真测试。结果表明Gabor-LSSVM的人脸识别正确率和识别效率都得到了提高。 |
| 关 键 词： | 复杂光照 人脸识别 Gabor特征 最二小乘支持向量 特征融合 |
FACE RECOGNITION ALGORITHM BASED ON GABOR FEATURES FUSION AND LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE |
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