通过创建虚拟样本的小样本人脸识别统计学习方法

• 作者: 温津伟 罗四维 赵嘉莉 黄华
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 特征脸 原型脸 虚拟样本 BEM算法
• 年，卷（期）: 2002,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 814-818
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3978字
• 语种: 中文

摘要

研究了人脸识别方法.在传统的"特征脸"方法基础上,提出了一种基于贝叶斯方法的小样本人脸识别方法.该方法对于经过预处理的标准人脸图像,通过原型脸创建虚拟样本,扩充样本数量,然后用PCA降维并提取人脸图像的特征.对提取的特征用BEM算法学习该类样本的概率密度分布参数,构建贝叶斯混合网络分类器.该方法可以有效地解决统计学习方法中样本数量不足问题,提高小样本人脸识别方法的识别率,同样可以运用于模式识别中其它对象识别.实验表明,该方法能提高小样本人脸识别率,有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗四维	北方交通大学计算机科学技术学院	33	194	9.0	13.0
2	赵嘉莉	北方交通大学计算机科学技术学院	5	46	3.0	5.0
3	温津伟	北方交通大学计算机科学技术学院	10	81	5.0	9.0
4	黄华	北方交通大学计算机科学技术学院	2	26	1.0	2.0