基于EHMM-SVM的人脸识别算法研究

计算机工程与科学

基于EHMM-SVM的人脸识别算法研究

刘欢，苏士美

（郑州大学电气工程学院，河南郑州 450001）

收稿日期:2016-01-10 修回日期:2016-03-14 出版日期:2017-05-25 发布日期:2017-05-25

A face recognition algorithm based on EHMM-SVM

LIU Huan,SU Shi-mei

(School of Electrical Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)

Received:2016-01-10 Revised:2016-03-14 Online:2017-05-25 Published:2017-05-25

摘要/Abstract

摘要：

EHMM依靠输出最大相似概率来判定人脸，但由于人脸图像的相似性，此方法可能会导致识别错误。对此，提出了一种基于EHMM-SVM的人脸识别方法。运用二维离散余弦变换(2D-DCT)进行人脸特征提取，得到观察向量序列。通过双重嵌套Viterbi算法求出每个人脸图像对应EHMM模型的输出概率，把输出概率输入SVM中进行分类训练以及识别测试，得到人脸识别的结果。运用ORL和YALE人脸数据库进行实验。实验结果表明了该方法的可行性及有效性。

关键词: EHMM, SVM, 人脸识别, 2D-DCT, Viterbi

Abstract:

The EHMM relies on the output maximum likelihood probability to determine the face image. However, because of the similarity between face images, this method can lead to recognition errors. We propose a face recognition method based on the EHMM-SVM. The two-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT) is used to extract face features so as to obtain the observation vector sequence. The output probability of each face image corresponding to the EHMM model is obtained by the double nested Viterbi algorithm. The output probability is input into the SVM for classification training and recognition tests, and the results of face recognition are obtained. ORL and YALE face databases are used in the experiments. Experimental results show the feasibility and effectiveness of the method.

Key words: EHMM, SVM, face recognition, 2D-DCT, Viterbi

刘欢，苏士美. 基于EHMM-SVM的人脸识别算法研究[J]. 计算机工程与科学.

LIU Huan,SU Shi-mei.

A face recognition algorithm based on EHMM-SVM

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