基于主成分分析和神经网络的人脸检测新算法  

A Novel Face Detection Algorithm Based on Principal Component Analysis and Neural Network

作　　者：王承明[1] 陶飞[1] 王卫[2] 匡桂娟[1] 

机构地区：[1]青岛农业大学信息科学与工程学院,山东青岛266109 [2]鲁东大学学报编辑部

出　　处：《青岛农业大学学报（自然科学版）》2007年第3期211-214,共4页Journal of Qingdao Agricultural University(Natural Science)

摘　　要：文章针对光照条件对人脸检测的不利影响,以及单独使用主成分分析(PCA)或神经网络进行人脸检测时存在的问题,提出了一种将主成分分析和神经网络相结合的人脸检测新算法。该算法综合利用了PCA和神经网络两种方法的优点,并回避了二者某些方面的不足。试验结果表明,此方法跟目前已有的一些方法相比,具有较高的检测率和较低的漏检率,具有较好的检测效果。In this paper, an new face detection algorithm based on Principal component analysis（ PCA ） and neural network is presented. This method can take advantage of PCA and neural network without their shortcoming. Experiment result shows that this approach produces higher detection and lower missing rate than several existing similar system.

关 键 词：人脸检测 神经网络 主成分分析 线性判别分析 

分 类 号：TP389.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构]