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第一作者 ： 汤清华

发表时间 ： 2017-01-01

发表刊物 ： 浙江师范大学学报(自然科学版)

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

卷号 ： 第40卷

期号 ： 第1期

页面范围 ： 43-50

ISSN ： 1001-5051

关键字 ： 快速主成分分析；奇异值分解；multi-block局部二进制模式；量子粒子群；人脸识别

摘要 ： 人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有重大的科学意义和广阔的应用前景.为了提高人脸识别率,提出了基于量子粒子群(QPSO)的人脸特征融合识别算法.首先,采用快速主成分分析、奇异值分解和multi-block局部二进制模式3种特征提取方法,分别提取人脸主成分特征、奇异值特征和LBP直方图统计特征;其次,利用QPSO对提取的特征进行加权处理;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸进行识别.在Feret和AR人脸数据集上进行实验,结果表明提出的方法具有较高的识别率和鲁棒性.

是否译文 ： 否