河北大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (4): 413-419.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2013.04.014

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一种基于半监督学习的2DPCA人脸识别方法

李凯,徐治平   

  1. 河北大学数学与计算机学院,河北保定,071002
  • 出版日期:2013-07-25 发布日期:2013-07-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目,河北省自然科学基金资助项目

A semi-supervised learning based 2DPCA face recognition method

LI Kai,XU Zhiping   

  • Online:2013-07-25 Published:2013-07-25

摘要: 结合半监督学习中的自学习技术以及二维主成分分析(two-dimensional principal componentanalysis-2DPCA)方法,提出了一种基于半监督学习的人脸识别方法.在二维主成分分析的基础上,利用少量具有类别标签的样本训练分类器,然后利用半监督学习中的自学习技术,对未知类别标签的人脸样本进行分类,并将具有高置信度的人脸样本加入到训练集中,以此增加训练集中的人脸样本数量.在ORL人脸库和Yale人脸库的实验结果,表明了提出方法的有效性.

关键词: 人脸识别, 半监督学习, 二维主成分分析法(2DPCA), 特征提取

Key words: face recognition, semi-supervised learning, two-dimensional principal component analysis(2DPCA), feature extraction

中图分类号: