一种基于分块个体子空间的人脸识别方法

• 作者: 吴晓红 廖舸 王正勇 罗代升 雷印杰
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 个体子空间 分块特征提取 最近距离分类器
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2008.03.011

摘要

针对传统PCA算法的局限性,本文提出了一种基于个体子空间和分块特征提取的人脸识别方法.该方法不同于传统的PCA算法,它为每一个体人脸对象建立一个该个体对象所独有的人脸子空间,并且运用分块特征提取,加强了对样本局部特征信息的提取.在识别过程中,将待测人脸图像对不同个体人脸子空间进行投影后,再运用最近距离分类原则进行分类识别.该方法相对于传统的PCA算法能够更好地描述不同个体人脸之间的差异性,克服各类噪声.本文的实验结果表明,该方法的识别率相对于传统PCA特征脸算法具有一定的提高,能够较好地克服光照、表情和姿态变化的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正勇	四川大学电子信息学院图像信息研究所	126	539	12.0	17.0
2	吴晓红	四川大学电子信息学院图像信息研究所	141	571	11.0	16.0
3	罗代升	四川大学电子信息学院图像信息研究所	147	888	16.0	19.0
4	廖舸	四川大学电子信息学院图像信息研究所	1	0	0.0	0.0
5	雷印杰	四川大学电子信息学院图像信息研究所	34	120	6.0	9.0