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题名融合小波变换和改进KFD的人脸识别方法
被引量：3
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作者
朱冰莲
杨吉祥
许娜
张磊
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机构
重庆大学通信工程学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期94-99,共6页
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基金
中央高校基本科研业务科研专项(CDJXS10161114)
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文摘
基于核函数的Fisher判别分析(KFD)在人脸识别中通常采用高斯径向基函数做核函数,但核函数中参数的选取对分类效果影响较大。目前参数的选取一般仅凭经验,且该方法在处理大样本时,速度较慢。针对这个问题,本文提出了一种融合小波变换和改进KFD的人脸识别的方法。该方法首先用小波变换降低样本的维数;然后在用KFD进行特征提取时,采用微粒群算法自动获取一个最优参数,增强分类效果;最后用SVM分类器完成特征的识别。实验表明,该方法与传统的KFD相比较,运算时间减少,而且识别率得到提高。
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关键词
核函数:人脸识别
小波变换
微粒群算法
SVM分类器
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Keywords
kernel function
face recognition
wavelet transform
PSO algorithm
support vector machine
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分类号
TN391.41
[电子电信—物理电子学]
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