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| 基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别 | |
| 作者姓名： | 孙文荣 周先春 嵇亚婷 |
| 作者单位： | 南京信息工程大学电子与信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(批准号:11202106,61302188);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(批准号:20123228120005);江苏省“传感网与现代气象装备”优势学科建设项目;江苏省自然科学基金(批准号:BK20131005);江苏省高校自然科学研究项目(批准号:13KJB170016) |
| 摘 要： | 为了提高人脸识别的识别率,本文提出了一种基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别。首先将人脸图像进行直方图均衡化,这样可以很好的增强图像的对比度。然后使用主成分分析(PCA)对图像进行降维和特征提取,可以减少图像识别的计算量,有效的提高识别的效率。最后,再用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸数据库上进行了使用验证,表明该方法能提高人脸识别的识别率。 |
| 关 键 词： | 人脸识别 直方图均衡化 主成分分析 支持向量机 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |