论文研究-PCA类内平均脸法在人脸识别中的应用研究.pdf下载

人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题，取得了很多研究成果。统计主元分析法(Principal Components Analysis, PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。结合传统PCA算法的特点，提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。该方法有效地增加了类间样本的识别距离、有效地缩小了类内样本的识别距离，从而提高了人脸正确识别率。基于ORL人脸数据库的实验结果表明，该方法正确识别率达到98%，在人脸识别的实际应用中是一种可行的方法。