基于SVD-TRIM特征和LSSVM人脸识别方法

• 作者: 田尊华 田海军 赵龙
• 来源期刊: 工程图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 SVD-TRIM算法 奇异值分解 LSSVM 人脸识别
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 74-80
• 分类号: TP391
• 字数: 5393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0158.2010.05.013

摘要

人脸特征的选择对识别结果起关键作用.传统上只提取较大奇异值特征作为识别特征的人脸识别方法,识别率不高,对表情和姿态变化敏感.SVD-TRIM算法选择的奇异值识别特征融合了人脸整体和局部细节特征,并采用基于"一对一"的LSSVM多类分类器分类识别.实验结果表明SVD-TRIM算法选择的识别特征对提高识别率具有较大贡献,且对光照、姿态和表情具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵龙	国防科学技术大学计算机学院	22	90	5.0	8.0
2	田尊华	国防科学技术大学计算机学院	9	45	5.0	6.0
3	田海军	国防科学技术大学计算机学院	1	1	1.0	1.0