ＰＣＡ類內平均臉法在人臉識別中的應用研究

摘 要：人臉識別是生物特征識別技術中一個非常活躍的課題，取得了很多研究成果。統計主元分析法(Prin—cipal Components Analysis，PCA)是人臉特征提取和識別的常用方法之一。結合傳統PCA算法的特點，提出了一種用類內平均臉對類內樣本進行規范化的方法。該方法有效地增加了類間樣本的識別距離、有效地縮小了類內樣本的識別距離，從而提高了人臉正確識別率。基于ORL人臉數據庫的實驗結果表明，該方法正確識別率達到g8％，在人臉識別的實際應用中是一種可行的方法。

關鍵詞：人臉識別；PCA算法；特征臉；類內平均臉

中圖法分類號：TP391．41

文獻標識碼：A

文章編號：1001—3695(2006)03—0165-02