基于多姿态人脸图像合成的识别方法研究

• 作者: 吴小俊 孙志远 杨静宇 王士同
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 小波变换 姿态转换矩阵
• 年，卷（期）: 2008,（23）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 197-200
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.23.059

摘要

为了解决多姿态人脸识别问题,提出基于独立成分分析(ICA)进行正面人脸合成的新方法.首先利用ICA和PCA提取不同姿态人脸的特征子空间,然后利用通过训练得到的姿态转换矩阵合成其相对应的正面人脸图像,实验表明ICA人脸识别算法要优于PCA人脸识别算法,并在此基础上用小波对人脸图像进行预处理,据姿态转换矩阵得到的正面人脸特征系数直接进行分类比较,识别率得到了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
3	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术学院	623	11098	50.0	74.0
4	孙志远	江南大学信息工程学院	1	14	1.0	1.0