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基于虚拟样本的改进人脸识别算法研究及应用 被引量:6
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作者 林静 吴锡生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第23期123-128,共6页
针对实际采集的视频中背景复杂,人物多变,图像处理时间长,训练样本不足的问题,提出了构造虚拟样本,并结合Gabor滤波器及对PCA-LDA算法加以改进的人脸识别算法,以应用于教室点名系统。首先对教室采集到的视频进行裁剪,按帧截取并检测出... 针对实际采集的视频中背景复杂,人物多变,图像处理时间长,训练样本不足的问题,提出了构造虚拟样本,并结合Gabor滤波器及对PCA-LDA算法加以改进的人脸识别算法,以应用于教室点名系统。首先对教室采集到的视频进行裁剪,按帧截取并检测出含有人脸的部分图像并单独保存为测试图像,然后将其与已有人脸库里的训练图像进行对比,最后采用提出的镜像法构造虚拟样本,并结合了Gabor滤波器以及PCNN灰度图像增强处理算法的改进PCA-LDA算法进行人脸识别。仿真实验表明,提出的算法预测了样本可能存在的变化,也在一定程度上降低了计算复杂度,明显地提高了识别率,并在教室点名系统中得到了较好的验证。 展开更多
关键词 构造虚拟样本 教室点名系统 改进主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)算法 人脸识别
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