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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-04-10

Journal:西安交通大学学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、EI、Scopus

Volume:44

Issue:4

Page Number:48-51,118

ISSN No.:0253-987X

Key Words:小渡变换;张量主成分分析;粒子群优化;人脸识别

Abstract:针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO)的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,从而达到对人脸提取关键性特征的目的.实验结果表明,所提算法能减小光照、表情和姿态变化的影响,在英国曼彻斯特科技大学人脸数据库上的识别率比张量PCA方法提高了12.75%.