最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法

作     者：曾岳 冯大政 付达杰 ZENG Yue;FENG Da-zheng;FU Da-jie

作者机构：西安电子科技大学雷达信号国家重点研究所陕西西安710071 江西财经职业学院信息工程系江西九江332000 

基　　金：国家自然科学基金项目(60372049) 江西省科技计划青年基金项目(GJJ09412) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2011年第32卷第10期

页      码：3511-3513页

摘      要：提出了一种最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法,该算法通过设定图像灰度级的阈值对图像进行二值化,统计其出现的频率,计算其类条件概率密度,根据图像的相似性估计其损失函数,利用贝叶斯公式求最小风险,最后根据最小风险判断其所属类别。该方法克服了传统贝叶斯方法难求类内和类间协方差矩阵的缺点,简单易用。实验结果表明,该方法具有可行性,比传统的基于代数的人脸识别算法(PCA、LDA和PCA+LDA)的识别率高,并能有效减少相似类的重叠。

主 题 词：贝叶斯 人脸识别 后验概率 二值化 最小风险 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2011.10.003

馆 藏 号：203734168...