基于余类零空间与最近距离的人脸识别算法

• 作者: 原豪杰 孙桂玲 李志晟 郑博文
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 余类零空间 人脸识别 最近空间 分类器 子空间
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 95-103
• 页数: 9页
• 字数: 7926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005694

摘要

提出了一种新的人脸识别算法,即基于余类零空间与最近距离的人脸识别算法.通过构建不同类别的人脸图像的余类零空间与子空间,可以将不同类别的人脸最大化地区别出来.本算法的主要思想在于:测试图像与所属类别图像的子空间之间的距离最小,而与所属类别的图像的余类零空间距离最大.本算法基于ORL数据集与AR数据集进行了测试.从这些人脸数据集上的测试结果可以看出,本文提出的算法在PCA降维方法的基础上,比一些常见的算法所使用的判别方式更有效,如最近邻分类器(NN)所使用的最近距离判别方式、最近空间分类器(NS)所使用的最近空间距离判别方式、最近最远子空间分类器(NFS)所使用的最近最远空间距离判别方式等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙桂玲	南开大学电子信息与光学工程学院	43	142	6.0	9.0
2	原豪杰	南开大学电子信息与光学工程学院	4	1	1.0	1.0
3	郑博文	南开大学电子信息与光学工程学院	2	1	1.0	1.0
4	李志晟	南开大学电子信息与光学工程学院	1	0	0.0	0.0