基于支持向量机和Candide-3的单样本人脸确认

• 作者: 林斌 胡峰松 马俊容
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸确认 单训练样本 支持向量机 Candide-3
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 213-215
• 分类号: TP3
• 字数: 3085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.06.069

摘要

目前已有的正面人脸识别方法大多要求有充分数量的训练样本,不能适应单人单个训练样本的情况.提出了一种基于支持向量机SVM的单训练样本人脸确认方法,首先产生人脸Candide-3模型,通过对重建模型的旋转产生姿态不同的数字人脸,将产生的数字人脸和原始样本一起作为训练数据,用SVM进行分类确认,取得了接近于多样本情况下的识别率.在ORL人脸库的实验结果表明,本方法能更好地适应单样本情况下的人脸确认,比同类人脸确认方法具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林斌	湖南大学计算机与通信学院	8	24	2.0	4.0
2	胡峰松	湖南大学计算机与通信学院	41	468	13.0	20.0
3	马俊容	湖南大学计算机与通信学院	2	54	2.0	2.0