基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法 - 赵玉兰; 苑全德; 孟祥萍 (吉林大学学报（理学版）, 2018)
TP39; 为改善多姿态人脸识别效果,设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法.首先对多姿态人脸进行采集和预处理,并提取基于稀疏编码的人脸图像特征;然后采用主成分分析对特征进行处理,降低多姿态人脸识别的特征维数,提高多姿态人脸识别效率;最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别分类器,并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证.验证结果表明,该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率,大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间,取得了比对比算法更优的识别结果,从而验证了该算法的优越性.