基于状态估计的张量分解人脸识别方法

• 作者: 冯振华 吴小俊 梅蓉蓉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 张量脸 状态估计 人脸识别 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 143-145
• 分类号: TP391.7
• 字数: 3045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.24.040

摘要

张量脸算法是分析和表达多因素影响的人脸图像结构的一种有效的数学模型,然而张量分解对状态空间的非线性处理仍存在不足之处.对此提出了一种新的多姿态人脸图像识别方法,在原有的张量脸算法基础上结合状态估计的方法.将训练样本图库中不同状态的人脸通过PCA分解得到多种状态(角度、光照、表情)分别对应的特征空间,对于测试样本先投影到每个特征空间,利用最近邻分类器进行状态估计,对利用张量脸算法得到的张量脸进行识别.实验结果表明,该特征提取方法的识别率优于原有的张量脸算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	冯振华	江南大学信息工程学院	7	88	5.0	7.0
3	梅蓉蓉	江南大学信息工程学院	2	18	2.0	2.0