计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
24期
143-145
,共3页
张量脸%状态估计%人脸识别%最近邻分类器
張量臉%狀態估計%人臉識彆%最近鄰分類器
장량검%상태고계%인검식별%최근린분류기
张量脸算法是分析和表达多因素影响的人脸图像结构的一种有效的数学模型,然而张量分解对状态空间的非线性处理仍存在不足之处.对此提出了一种新的多姿态人脸图像识别方法,在原有的张量脸算法基础上结合状态估计的方法.将训练样本图库中不同状态的人脸通过PCA分解得到多种状态(角度、光照、表情)分别对应的特征空间,对于测试样本先投影到每个特征空间,利用最近邻分类器进行状态估计,对利用张量脸算法得到的张量脸进行识别.实验结果表明,该特征提取方法的识别率优于原有的张量脸算法.
張量臉算法是分析和錶達多因素影響的人臉圖像結構的一種有效的數學模型,然而張量分解對狀態空間的非線性處理仍存在不足之處.對此提齣瞭一種新的多姿態人臉圖像識彆方法,在原有的張量臉算法基礎上結閤狀態估計的方法.將訓練樣本圖庫中不同狀態的人臉通過PCA分解得到多種狀態(角度、光照、錶情)分彆對應的特徵空間,對于測試樣本先投影到每箇特徵空間,利用最近鄰分類器進行狀態估計,對利用張量臉算法得到的張量臉進行識彆.實驗結果錶明,該特徵提取方法的識彆率優于原有的張量臉算法.
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