分块非参数特征分析在人脸识别中的应用

• 作者: 程强 陈伟琦
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 非参数特征分析 分块非参数特征分析
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 112-117
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3778字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.05.018

摘要

基于非参数特征分析NFA方法,提出了分块NFA算法,并将其应用到人脸识别上.分块NFA算法首先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵再应用NFA进行图像特征提取.这样做有两个优点:(1)能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出；(2)与NFA相比,由于使用子图像矩阵,分块NFA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便,并且克服了小样本问题.此外,NFA是分块NFA算法的特殊情况.在ORL和YALE数据库上进行的实验验证了本文所提方法要优于NFA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	陈伟琦	江南大学数字媒体学院	6	81	3.0	6.0
2	程强	江南大学数字媒体学院	3	6	2.0	2.0