数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2008年
6期
687-690
,共4页
周昌军%白春光%魏小鹏%张强
週昌軍%白春光%魏小鵬%張彊
주창군%백춘광%위소붕%장강
主成分分析%人脸识别%图像重构%特征提取
主成分分析%人臉識彆%圖像重構%特徵提取
주성분분석%인검식별%도상중구%특정제취
传统的基于PCA(Principal component analysis)的人脸识别方法产生的人脸特征子空间通常是由人脸库中的所有训练样本产生的,此子空间包含的更多的是所有人脸样本的共性特征,而忽略了人脸的一些个性特征.本文提出了一种基于PCA图像重构的人脸识别方法,该方法以单个人的类内协方差矩阵为特征脸产生矩阵,获取个人的人脸特征子空间,然后将待识别图像对每个特征子空间进行映射提取人脸图像主成分,并以此主成分进行图像重构,采用最小重构误差作为判据实现人脸的识别,最后基于ORL及Yale人脸数据库,实验验证了该方法的有效性.
傳統的基于PCA(Principal component analysis)的人臉識彆方法產生的人臉特徵子空間通常是由人臉庫中的所有訓練樣本產生的,此子空間包含的更多的是所有人臉樣本的共性特徵,而忽略瞭人臉的一些箇性特徵.本文提齣瞭一種基于PCA圖像重構的人臉識彆方法,該方法以單箇人的類內協方差矩陣為特徵臉產生矩陣,穫取箇人的人臉特徵子空間,然後將待識彆圖像對每箇特徵子空間進行映射提取人臉圖像主成分,併以此主成分進行圖像重構,採用最小重構誤差作為判據實現人臉的識彆,最後基于ORL及Yale人臉數據庫,實驗驗證瞭該方法的有效性.
전통적기우PCA(Principal component analysis)적인검식별방법산생적인검특정자공간통상시유인검고중적소유훈련양본산생적,차자공간포함적경다적시소유인검양본적공성특정,이홀략료인검적일사개성특정.본문제출료일충기우PCA도상중구적인검식별방법,해방법이단개인적류내협방차구진위특정검산생구진,획취개인적인검특정자공간,연후장대식별도상대매개특정자공간진행영사제취인검도상주성분,병이차주성분진행도상중구,채용최소중구오차작위판거실현인검적식별,최후기우ORL급Yale인검수거고,실험험증료해방법적유효성.
