PCA人脸识别算法的优化?
任安虎
王磊
1.西安工业大学电子信息工程学院 西安 7200212.西安工业大学电子信息工程学院 西安 720021
摘要：生物识别技术的快速发展，使得人脸识别技术成为研究热点。主成分分析算法是人脸识别技术中被使用最多的算法之一，它因识别速度快，识别率高被广泛认可。针对传统的PCA算法由于外界的干扰因素会影响它的识别率。基于提高PCA算法的识别率和抗干扰特性，通过对原始图片的去噪声，直方图均衡化，归一化三种预处理方法，同时结合 Ada-boost算法，能一定程度地提高识别的成功率和算法的抗干扰性。实验结果表明优化后的 PCA 算法的识别率相对提高了10%，识别速率比原始算法提高了30%。
关键词：生物识别技术人脸识别主成分分析算法识别率
分类号：TN91(通信)
资助基金：陕西科学技术研究发展计划项目(2014K05-19)西安工业大学校长基金((XAGDXJJ1214)资助。)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 2110-2112,2143 )
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