PCA算法在人脸识别中的应用研究  

Application Research on PCA Algorithm in Face Recognition

作　　者：王志杨[1] 刘金龙[2] 唐子贤[1] 

机构地区：[1]安徽电子信息职业技术学院信息工程系,安徽蚌埠233030 [2]淮海工学院电子工程学院,江苏连云港222005

出　　处：《科技视界》2016年第1期19-20,共2页Science & Technology Vision

基　　金：2013年安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点项目"基于特征脸和支持向量机的人脸检测识别技术研究"(2013SQRL104ZD)阶段性成果

摘　　要：特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别技术。本文首先介绍K-L变换和PCA的原理,然后描述特征脸的方法的流程及分类判别方法,最后介绍了提高PCA算法效率的分组PCA算法。这些算法为结合支持向量机进行人脸识别提供了依据。The method of eigcn face is a face recognition technology derived from principal component analysis. This paper first introduces K-L transform and the principle of PCA, then describes the flow of the method of eigen face and the method of classification and discrimination, finally introduces the packet PCA algorithm to improve efficiency of PCA algorithm. The algorithms provide evidence for face recognition combined with support vector machine.

关 键 词：人脸识别 特征脸 特征向量 主成分分析 K-L变换 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]