SPCA参数对单样本人脸识别效果影响分析

• 作者: 张洁 王科俊 邹国锋
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 奇异值分解 结合投影主分量分析 奇异值扰动主分量分析 衍生图像 结合图像
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 531-538
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.06.009

摘要

奇异值扰动的主分量分析(SPCA)是一种有效的单样本人脸识别方法,但SPCA算法的识别效果受参数选择的影响比较大,针对SPCA算法中衍生图像生成参数n和结合参数α的不同取值对识别效果的影响进行了分析,利用ORL人脸库和CAS-PEAL人脸库做了大量的实验和比较分析,实验结果表明给出的SPCA参数选取方法和取值范围是合理的,并有效地提高了SPCA算法的实际应用效果和单样本人脸识别的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王科俊	哈尔滨工程大学自动化学院	188	3114	29.0	47.0
2	张洁	哈尔滨工程大学自动化学院	8	64	4.0	8.0
3	邹国锋	哈尔滨工程大学自动化学院	3	120	3.0	3.0