基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别

为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法（KCCA-MF）。提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算法和支持向量机建立组合人脸分类器,并采用3个经典人脸库进行仿真分析。结果表明,相对于其他人脸识别方法,KCCA-MF提高了人脸识别的识别准确率和效率,可以满足人脸识别的实时性要求。