【摘 要】
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由于经典的PCA算法要求样本满足高斯分布,然而现实中的样本往往因为表情、角度、光照等原因不满足高斯分布,导致算法识别率不高。因此,提出一种基于改进PCA算法的人脸识别方
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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由于经典的PCA算法要求样本满足高斯分布,然而现实中的样本往往因为表情、角度、光照等原因不满足高斯分布,导致算法识别率不高。因此,提出一种基于改进PCA算法的人脸识别方法。首先,将具有相似特征（表情、角度、亮度）的不同样本通过分块方式划分在一个矩阵中,使样本趋于高斯分布;其次,通过直方图均衡化样本的方法,加强样本对比度,以突出样本的人脸器官特征;最后采用经典PCA算法进行辨识。通过在ORL人脸库上的实验得出,该方法不但耗费总时间少于经典的PCA算法,而且识别率也得到提升,具有一定可行性。
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