基于CLAHE的PCA-LDA典型地域人脸识别研究

作者：何李; 蒋行国^*; 李嘉利; 李德才

来源：四川理工学院学报(自然科学版), 2023, 36(06): 57-64.

• PCA-LDA
• 地域特征
• 特征脸
• 支持向量机

针对中国南方和北方典型地域人脸特征不明显而难以识别的问题，提出了一种基于限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的PCA-LDA算法。首先建立中国南北典型地域人脸数据集，利用CLAHE将人脸图像分块处理后，通过对比度拉伸实现局部信息增强与噪声抑制；然后，使用主成分分析(PCA)算法将高维的人脸图像映射到低维的空间，并生成最能体现样本地域特征的特征脸；之后，通过线性判别分析(LDA)算法寻找样本最佳投影方向进一步压缩维度；最后，采用支持向量机(SVM)分类器进行识别。最终结果表明，所提出的算法能够有效增强人脸特征并减少其他因素的干扰，对南方和北方典型地域识别率分别能达到64.0%和77.0%。

• 单位
  四川轻化工大学