基于GPCA的KNNY与SVM融合的人脸识别方法

• 作 者: 焦淑红 孙志帅
• 机 构: 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
• 出 处: 电子科技
• 发表日期: 2016年02期
• 关键词: K近邻 支持向量机 GABOR小波 PCA 人脸识别 KNN SVM Gabor wavelet PCA face recognition

针对K近邻和支持向量机人脸识别率较低的问题,采用一种KNN和SVM融合的识别方法。提出了一种Gabor小波和主成分分析进行人脸特征提取,KNN-SVM进行分类的人脸识别方法。基于ORL和YALE人脸库中进行实验,结果表明该算法较KNN和SVM中任何一个的识别率都要高,且识别率最高可达到98.89%。