单样本人脸识别中的虚拟样本扩展方法研究

• 作者: 孙士明 王芹芹 纪友芳
• 来源期刊: 微计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 单样本 虚拟样本 二维主成分分析
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 6-11
• 分类号: TP3
• 字数: 2673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2010.09.002

摘要

在单训练样本人脸识别问题中,每个人都只有一幅人脸样本图像,因为没有充分具有代表性数量的训练样本,一些常用方法识别率明显下降,有的甚至不能使用.针对这一问题的解决方法是引进缩放、旋转、剪切、翻转和镜像等几何变换增加虚拟样本数量以提高传统识别方法的识别率.对增加后的样本使用传统的二维主成分分析方法做了验证,识别率得到了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙士明	中国石油大学计算机与通信工程学院	13	81	5.0	8.0
2	纪友芳	中国石油大学计算机与通信工程学院	11	85	5.0	9.0
3	王芹芹	中国石油大学计算机与通信工程学院	1	4	1.0	1.0