一种改进的基于奇异值扰动的单样本人脸识别方法

• 作者: 刘嵩 李时东 郑明辉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 奇异值扰动 核主成分分析 小波变换 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 88-91
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2012.10.018

摘要

针对单训练样本情况下人脸识别性能不佳的问题,本文提出了一种改进的基于奇异值扰动的人脸识别方法.首先通过奇异值扰动方法扩展人脸样本,然后运用小波变换压缩扩展样本,选择小波变换分解后的低频分量作为子图像,再采用核主成分分析提取人脸的高阶特征,最后根据最近邻分类器分类.在ORL和Yale数据库上的仿真实验证明了本文方法的识别性能优于对比方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李时东	湖北民族学院信息工程学院	32	87	5.0	7.0
2	郑明辉	湖北民族学院信息工程学院	53	268	8.0	13.0
3	刘嵩	湖北民族学院信息工程学院	34	127	6.0	10.0