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基于模糊隶属函数的主元分析人脸识别算法
引用本文:李江,郁文贤,匡刚要,宋海娜.基于模糊隶属函数的主元分析人脸识别算法[J].计算机工程与科学,2004,26(6):55-57.
作者姓名:李江  郁文贤  匡刚要  宋海娜
作者单位:国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073
基金项目:国家863计划资助项目(2001AA144170)
摘    要:将一个人脸图象矩阵视为一矢量,先通过主元分析的方法构造优化的“人脸空间”,并在此基础上引入模糊数学中的矢量隶属函数、隶属度等概念,提出和设计了一种新的基于模糊隶属函数的主元分析人脸特征抽取和识别算法。实验结果表明,这种识别算法既可行又具有良好的识别能力。

关 键 词:人脸识别算法  主元分析  模糊隶属函数  隶属度  生物特征识别  模糊数学
文章编号:1007-130X(2004)06-0055-03
修稿时间:2003年4月18日

A Face Recognition Algorithm of Principal Component Analysis Based on Fuzzy Membership Functions
LI Jiang,YU Wen-xian,KUANG Gang-yao,SONG Hai-na.A Face Recognition Algorithm of Principal Component Analysis Based on Fuzzy Membership Functions[J].Computer Engineering & Science,2004,26(6):55-57.
Authors:LI Jiang  YU Wen-xian  KUANG Gang-yao  SONG Hai-na
Abstract:In this paper,the face image matrix is viewed as a vector and an optimal "face space"is constructed based on principal component analysis. On this basis,the concepts of vector membership function and membership degree in fuzzy mathematics are introduced,and a new face feature extraction and recognition algorithm of principal component analysis based on fuzzy membership functions is presented.Experimental results show that the recognition algorithm is feasible and has good recognition capability.
Keywords:face recognition  degree of membership  principal component analysis  feature vector
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