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基于多分类投影极速学习机的快速人脸识别方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:微电子学与计算机
  • 时间:0
  • 页码:13-17
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049, [2]华为技术有限公司中央技术研究院,北京100026
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60972146); 中国博士后科学基金(20110491661); 华为创新基金项目(IRP-2011-03-21)
  • 相关项目:基于视觉特性的多模生物特征融合识别方法研究
中文摘要:

提出了一种基于多分类投影极速学习机的快速人脸识别方法.首先采用2DGabor小波提取所有人脸样本图像的人脸特征,然后将学习样本的人脸特征用于训练多分类投影向量机,最后将训练好的多分类投影极速学习机用于分类.采用CMU-PIE和ORL人脸数据库进行了对比实验,大量实验结果证实所提方法的识别正确率和速度均优于极速学习机和支持向量机方法.

英文摘要:

A novel face recognition method based on Multi-class Projection Extreme Learning Machine(MPELM) is proposed in this paper.First,all face images are decomposed by using 2D Gabor.Then the face feature as study samples to MPELM classifier are applied.Finally,MPELM classifier are used for classification,then face recognition results will be obtained.The experiments are performed on the CMU-PIE and ORL face databases,and the experimental results indicate that the proposed method has better performance than ELM-based method and SVM-based method.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909