微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2006年
30期
266-268
,共3页
人脸识别%Fourier变换%奇异值分解
人臉識彆%Fourier變換%奇異值分解
인검식별%Fourier변환%기이치분해
目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果.然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法识别率将明显下降或甚至不适用.本文提出一种新的基于奇异值分解的训练图像增强的单样本人脸识别方法.为了从单训练样本中获取更多的信息,训练样本与其受扰动的少数较大的奇异值的重构图组合成新样本.然后进行Fourier变换,将Fourier频谱作为人脸识别特征,ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性.
目前有許多處理正麵視覺人臉的識彆方法,噹有充分數量的有代錶性的樣本時,能取得較好的識彆效果.然而噹處理單樣本識彆問題時,現有的許多方法識彆率將明顯下降或甚至不適用.本文提齣一種新的基于奇異值分解的訓練圖像增彊的單樣本人臉識彆方法.為瞭從單訓練樣本中穫取更多的信息,訓練樣本與其受擾動的少數較大的奇異值的重構圖組閤成新樣本.然後進行Fourier變換,將Fourier頻譜作為人臉識彆特徵,ORL人臉庫上的實驗結果錶明瞭該方法的有效性.
목전유허다처리정면시각인검적식별방법,당유충분수량적유대표성적양본시,능취득교호적식별효과.연이당처리단양본식별문제시,현유적허다방법식별솔장명현하강혹심지불괄용.본문제출일충신적기우기이치분해적훈련도상증강적단양본인검식별방법.위료종단훈련양본중획취경다적신식,훈련양본여기수우동적소수교대적기이치적중구도조합성신양본.연후진행Fourier변환,장Fourier빈보작위인검식별특정,ORL인검고상적실험결과표명료해방법적유효성.
