PCA人脸识别算法的优化

发布时间：2017-10-14 18:01

  本文关键词：PCA人脸识别算法的优化

  更多相关文章： 生物识别技术 人脸识别 主成分分析算法 识别率

【摘要】：生物识别技术的快速发展,使得人脸识别技术成为研究热点。主成分分析算法是人脸识别技术中被使用最多的算法之一,它因识别速度快,识别率高被广泛认可。针对传统的PCA算法由于外界的干扰因素会影响它的识别率。基于提高PCA算法的识别率和抗干扰特性,通过对原始图片的去噪声,直方图均衡化,归一化三种预处理方法,同时结合Adaboost算法,能一定程度地提高识别的成功率和算法的抗干扰性。实验结果表明优化后的PCA算法的识别率相对提高了10%,识别速率比原始算法提高了30%。
【作者单位】： 西安工业大学电子信息工程学院;
【关键词】： 生物识别技术 人脸识别 主成分分析算法 识别率
【基金】：陕西科学技术研究发展计划项目(编号:2014K05-19) 西安工业大学校长基金(编号:XAGDXJJ1214)资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言伴随着科技的发展,人们希望把科学技术应用于生活,通过这种方式来提高生活的舒适度和安全性,比如当下比较热门的研究课题生物识别技术在门禁系统上的应用,而人脸识别又是智能门禁系统上必不可少的重要环节。人脸识别是生物识别技术中的一种,人脸识别作为生物特征识别中的

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