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| 基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法 | |
| 引用本文： | 李跃飞.基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法[J].科技通报,2019,35(7):135-138,142. |
| 作者姓名： | 李跃飞 |
| 作者单位： | 湖南信息学院电子信息学院,湖南长沙,410151 |
| 摘 要： | 针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。 |
| 关 键 词： | PCA 人脸图像 纹理特征 识别 |
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