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基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
被引量：
2
1
作者
赵武锋
严晓浪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期590-592,617,共4页
为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效...
为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.
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关键词
反对称双正交小波
支持向量机
线性鉴别分析
主成分分析
多尺度梯度角
非负矩阵分解
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职称材料
题名
基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
被引量：
2
1
作者
赵武锋
严晓浪
机构
浙江大学超大规模集成电路设计研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期590-592,617,共4页
文摘
为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.
关键词
反对称双正交小波
支持向量机
线性鉴别分析
主成分分析
多尺度梯度角
非负矩阵分解
Keywords
anti symmetrical biorthogonal wavelet （ASBW）
support vector machine （SVM）
linear discriminant analysis （LDA）
principal component analysis （PCA）
multi-scale gradient angle MSGA） non-negative matrix factorization （NMF）
分类号
TP391 [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
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被引量
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1
基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
赵武锋
严晓浪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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