【摘 要】
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为了抑制主成分分析（PCA）对图像中光照等变化的较高敏感性、进一步提高人脸识别率,提出了一种对图像灰度进行幂次变换预处理的策略。首先采用随机序列来选取人脸库中的训练样本
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为了抑制主成分分析（PCA）对图像中光照等变化的较高敏感性、进一步提高人脸识别率,提出了一种对图像灰度进行幂次变换预处理的策略。首先采用随机序列来选取人脸库中的训练样本和测试样本,然后对随机人脸样本进行幂次变换和Butterworth低通滤波处理,最后应用PCA处理的人脸识别算法。基于ORL数据库的实验表明,在适当选择幂次变换参数的情况下,基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法平均人脸识别率达到96.70%。因此,基于幂次变换预处理的PCA人脸识别算法比传统的PCA算法具有更高的识别精度。
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