人脸图象特征抽取和识别的一种混合方法研究  

Study on Hybrid Method of Feature Extraction and Face Recognition

作　　者：范燕[1] 吴小俊[1] 惠长坤[1] 刘同明[1] 

机构地区：[1]华东船舶工业学院电子与信息系,江苏镇江212003

出　　处：《华东船舶工业学院学报》2003年第2期50-53,共4页Journal of East China Shipbuilding Institute(Natural Science Edition)

基　　金：江苏省自然科学基金(BK2002001)

摘　　要：提出了将Fisher线性判别、支持向量机和决策树方法相结合的人脸识别方法。首先用Fisher线性判别法对人脸图象进行特征抽取,压缩了图象的维数,再在特征空间中用SVM(SupportVectorMa chine)和决策树结合的方法设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法对解决小样本、非线性以及高维的模式识别问题的有效性。Proposes a face recognition method which combines the Fisher discriminant analysis, support vector machine and the decision tree. First the Fisher discriminant method is used to extract the feature of human face and to reduce the dimensionality of the images. Then a classifier is designed on the feature space by using support vector machine and the decision tree . The experimental results on the ORL face images show the effectiveness of this method, which is fit for the small sample size, nonlinear and high dimensional problem.

关 键 词：人脸图象 混合方法 特征抽取 支持向量机 人脸识别 统计学习理论 Fisher线性判别法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]