无参的2DNMFA和SVD模糊融合的二维/三维人脸图像识别

• 作者: 相桂芳 詹曙
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 二维无参边际费希尔分析 奇异值分解 特征提取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2015.09.001

摘要

针对二维边际费希尔分析算法中识别率对近邻大小敏感的问题,以及自然界中人脸图像存在姿态和表情等复杂变化,单一的特征提取方法无法满足进一步提高识别率的问题,本文首先提出基于皮尔逊相关系数的二维无参边际费希尔分析算法,进一步提出二维无参边际费希尔分析和奇异值分解算法模糊融合的人脸识别方法.该融合算法利用奇异值分解和改进的二维边际费希尔方法分别提取人脸图像的代数特征和可鉴别结构化特征,综合利用两类特征的优点,基于模糊决策原理对隶属度融合.在CIS三维实时人脸库、Texas三维人脸库及UMIST人脸库的实验结果表明:该算法的分类性能优于单一的二维边际费希尔分析算法或奇异值分解算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹曙	合肥工业大学计算机与信息学院	61	544	13.0	19.0
5	相桂芳	合肥工业大学计算机与信息学院	3	11	2.0	3.0