论文部分内容阅读
目的针对传统PCA在人脸识别过程中对光照敏感、特征提取中出现的耗时长、内存高、首次命中识别率不高等问题进行研究,提出改进方案。方法通过直方图均衡化来减少图像亮度变化带来的影响。使用1种快速PCA方法来加速计算降维过程中的样本协方差矩阵的本征值和本征向量,进一步提出根据特征向量重构测试样本特征向量的方法来提高首次命中识别率。结果将其应用到FERET人脸库进行特征提取,采用多种不同的距离测度进行分类。实验结果验证了该方法在有效降低运算时间的同时能获取较高的识别率。结论提出了1种改进的快速PCA算法进行人