基于最大间距准则和差分向量的人脸特征提取

• 作者: 刘亚亚 李超 赵锐
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 最大间距准则 差分向量 共同向量 人脸识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 机械电子与计算机科学
• 页码范围: 946-950
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

提出了一种结合最大间距准则（MMC）和差分向量的特征提取方法，将其应用在人脸识别中。首先对样本图像进行Gram-Schmidt正交变换得到每类样本的共同向量；然后将每幅原始图像与该类的共同向量之间的差作为差分向量，通过MMC方法得到差分向量的最优投影变换矩阵；最后将测试样本的差分向量和训练样本的差分向量投影到最优投影变换矩阵上获得特征向量，利用三阶近邻分类器进行分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明了该方法具有较好的识别性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李超	商洛学院数学与计算机应用学院	58	110	5.0	6.0
2	刘亚亚	商洛学院数学与计算机应用学院	28	55	4.0	6.0
3	赵锐	商洛学院数学与计算机应用学院	12	8	2.0	2.0