%0 Journal Article %T 基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别 %A 杨欣 %A 费树岷 %A 陈丽娟 %J 中国图象图形学报 %D 2008 %R 10.11834/jig.20080515 %X 为了准确快速地进行人脸识别,提出了一种基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别算法,该算法首先,提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,由于该法可以根据不同的训练集得出不同的权值,因而增强了算法的自适应能力;然后通过将全局和局部特征加权融合来得出样本的特征矩阵;接着设计出了一种加权PCA方法用于对样本矩阵进行降维;再进一步提出类矩阵的概念,同时给出并证明了类矩阵的推导公式,并据此得出一种新的投影准则;最后,将类矩阵和试验样本分别进行投影,并根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类别。试验表明,该算法不仅计算速度快、识别率高,而且能有效解决LDA小样本空间问题,应用前景良好。 %K 人脸识别 %K 特征提取 %K Gabor小波 %K 主元分析 %K 线性判别分析 %K 类矩阵 %U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080515&flag=1