基于主向量分析重建的人脸识别算法研究

• 作者: 何小海 吴炜 杨晓敏 陈默
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 主向量分析 特征脸 人脸识别 重建误差
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 246-248
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-0086.2008.02.029

摘要

提出一种基于主向量分析(PCA)重建的人脸识别方法.传统的特征脸方法是根据PCA投影变换后,利用特征空间的总体散布矩阵最大化的特点进行分类;而本文方法则根据PCA重建误差最小的特点,利用重建误差最小进行人脸的分类.在ORL标准人脸库上的实验结果表明,本文方法优于传统方法,并且具有在增加类别以及增加样本时运算量小的特点,因此具有较好的识别效果及较高的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院图像信息研究所	395	2334	21.0	30.0
2	吴炜	四川大学电子信息学院图像信息研究所	82	916	17.0	25.0
3	杨晓敏	四川大学电子信息学院图像信息研究所	77	789	17.0	24.0
4	陈默	四川大学电子信息学院图像信息研究所	36	362	11.0	18.0