人脸识别的一种新的特征提取方法

• 作者: 朱善安 祝磊
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 保局投影 人脸识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 122-125
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.06.025

摘要

针对人脸识别中判别特征的提取问题,本文提出了一种新的人脸识别算法-扩展保局投影(ELPP).普通保局投影(LPP)在构建权图时侧重保持样本的局部结构,属于无监督学习算法.扩展保局投影在保局投影的基础上进行扩展,通过引入可调因子,在保持人脸图像局部流形结构的同时考虑样本的类别信息,从而充分提取样本的判别特征.本文采用最小近邻分类器估算识别率.在Yale人脸库以及AT&T人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,ELPP都具有较好的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱善安	浙江大学电气工程学院	261	3211	28.0	44.0
2	祝磊	浙江大学电气工程学院	8	132	6.0	8.0