基于PCA的人脸识别系统的设计与改进

计算机科学杂志|李梦潇; 姚仕元 西南石油大学电气信息学院; 成都610500; 油气自动化实验室; 成都610500

摘要:主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)是用特征向量对样本数据进行分析,从而达到降维目的的一种多元统计分析方法。为解决PCA方法用于人脸识别时图像维数高、计算量大的问题,采用了新的特征值分解法并在图像预处理阶段加入了滤波处理。在MATLAB平台上搭建了人脸识别系统,对普通PCA方法和加入滤波预处理的PCA方法进行了比较分析,实验证明了加入滤波处理的系统在性能上具有一定的优越性,对实际应用有着一定的参考价值.

【关键词】
  • pca
  • 特征值分解
  • 人脸识别
  • 滤波
【收 录】
  • 维普收录(中)
  • 北大期刊(中国人文社会科学期刊)
  • JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)
  • 上海图书馆馆藏
  • 剑桥科学文摘
  • 哥白尼索引(波兰)
  • CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
  • 国家图书馆馆藏
  • 知网收录(中)
  • 万方收录(中)
  • 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机科学

期刊级别:北大期刊

期刊人气:78344