| 最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法 |
| 曾岳[1,2] 冯大政[1] 付达杰[2] |
| 关键词：贝叶斯 人脸识别 后验概率 二值化 最小风险 |
| 主要内容：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。 |
| 《计算机工程与设计》 2011,32(10).-3511-3513 |
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