基于粗糙集的人脸识别改进方法

摘要

人脸识别因其高效、安全和非接触性的特点,在公共信息安全领域得到了广泛应用.针对传统主元分析方法(PCA)和随机主元分析法(Random PCA)在实际应用中存在抗干扰能力差、识别率不高以及2种方法特征融合后计算复杂的问题,提出了一种基于随机主成分分析+粗糙集(Random PCA+rough set)的人脸识别方法.该方法用PCA提取人脸的全局特征,用Random PCA提取人脸图像的局部特征,再将这2种特征通过串联的方式构建特征子空间.在特征子空间里用粗糙集去提取最具区分度的特征,从而有效减少了分类时的计算复杂度并提高了识别率.实验结果表明:该方法较传统PCA方法的识别率和识别时间分别提高了7.09%和6.06%.