文献类型：期刊文章

作　　者：何国辉[1] 甘俊英[1]

机构地区：[1]五邑大学信息学院,广东江门529020

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(032356);江门市科技攻门项目(江财企[2004]59号)

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：3

起止页码：165-166

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果。统计主元分析法(Prin-cipal Components Analysis,PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。结合传统PCA算法的特点,提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。该方法有效地增加了类间样本的识别距离、有效地缩小了类内样本的识别距离,从而提高了人脸正确识别率。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法正确识别率达到98%,在人脸识别的实际应用中是一种可行的方法。

关 键 词：人脸识别 PCA算法 特征脸 类内平均脸  

分 类 号：TP391.41]