基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法

• 作者: 何国辉 梁宇 甘俊英
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 奇异值分解 局部奇异值特征
• 年，卷（期）: 2005,（17）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 146-148
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.17.054

摘要

提出了一种基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法.该方法首先对原始图像进行线性映射处理;接着采用局部奇异值分解提取人脸特征,并对所获得的特征作对称平均处理;最后依据最近邻决策规则进行识别.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法大大降低了原始特征空间的维数,有效地消除了图像亮度和噪声的影响,并取得了较高且稳定的正确识别率,在人脸识别中是一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何国辉	五邑大学信息学院	31	357	11.0	18.0
2	甘俊英	五邑大学信息学院	82	871	14.0	26.0
3	梁宇	五邑大学信息学院	3	30	3.0	3.0