【摘 要】
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针对目前人脸识别算法的误识率高、鲁棒性差等不足,设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法,以获得更优的人脸识别结果.首先对人脸图像进行分块,提取每个子块的局部特
【机 构】
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铜陵学院电气工程学院,光电子应用安徽省工程技术研究中心
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(批准号:KJ2017A472)
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针对目前人脸识别算法的误识率高、鲁棒性差等不足,设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法,以获得更优的人脸识别结果.首先对人脸图像进行分块,提取每个子块的局部特征,并判别分析提取人脸的全局特征;然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量;最后采用最小二乘支持向量机根据“ 一对多” 的原则建立光照人脸识别的多分类器,并对多个人脸数据库进行仿真实验.实验结果表明,该算法可找到最优人脸识别特征子集,降低光照人脸的误识率,人脸识别速度得到明显提升,且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.
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