基于CSVD-NMF的人脸识别算法

• 作者: 姚同庆 尚赵伟 房斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 类估计基空间奇异值分解 非负矩阵因子 特征提取
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 214-216
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.03.072

摘要

基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点,即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致,从而造成识别率低下.该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法(CSVD),通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法.并在特征提取环节,提出CSVD算法与非负矩阵因子算法特征数据相融合的人脸识别算法.在ORL数据库上的实验结果表明,该结合方法有效地提高了识别率和训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房斌	重庆大学计算机学院	41	270	11.0	13.0
2	尚赵伟	重庆大学计算机学院	42	308	10.0	15.0
3	姚同庆	重庆大学计算机学院	3	8	2.0	2.0