基于奇异值分解的基图像的人脸识别

• 作者: 冉瑞生 王汝言 罗仁泽
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 模式识别 人脸识别 奇异值分解 基图像
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893X.2008.02.006

摘要

研究了基于奇异值分解的人脸识别问题.首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中.实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冉瑞生	电子科技大学计算机科学与工程学院	9	107	6.0	9.0
2	王汝言	重庆邮电大学通信与信息工程学院	163	757	13.0	18.0
3	罗仁泽	电子科技大学中山学院	36	206	9.0	12.0