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基于支持向量机的人脸识别方法
被引量：
32
1
作者
谢赛琴
沈福明
邱雪娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期186-188,共3页
提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阈值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅...
提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阈值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92.73%,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95.62%,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。
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关键词
二值边缘图像
支持向量机
光照变化
人脸识别
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职称材料
题名
基于支持向量机的人脸识别方法
被引量：
32
1
作者
谢赛琴
沈福明
邱雪娜
机构
宁波市科技信息研究院
宁波电视台
宁波工程学院电子与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期186-188,共3页
基金
宁波市自然科学基金资助项目(2008A610002)
文摘
提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阈值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92.73%,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95.62%,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。
关键词
二值边缘图像
支持向量机
光照变化
人脸识别
Keywords
Binary Edge Map（BEM）
Support Vector Machine（SVM）
varying illumination
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的人脸识别方法
谢赛琴
沈福明
邱雪娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
32
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