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题名一种基于奇异值分解的人脸识别新方法
被引量：4
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作者
孙静静
张宏飞
孙昌
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机构
辽宁工业大学电气工程学院
北京京东方显示技术有限公司IT与自动化技术组信息管理部
河北钢铁集团(邯郸分公司)邯宝能源中心
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出处
《科学技术与工程》
2010年第25期6204-6208,共5页
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文摘
基于奇异值向量方法进行人脸识别时,由于提取的奇异值向量特征所包含的人脸图像的有效信息少,导致人脸识别率低下。基于此提出了一种基于奇异值分解的人脸识别新方法——矩阵的秩-逼近法。利用ORL人脸数据库进行实验,并采用最近邻决策规则来进行分类识别。实验结果显示,提出的方法比基于奇异值人脸识别方法具有优越性,本算法能大大地改善识别效果。
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关键词
人脸识别
奇异值分解
秩一矩阵
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Keywords
face recognition singular value decomposition the matrix whose rank is one
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分类号
TP391.72
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于奇异值分解的几种人脸识别方法研究
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作者
孙静静
崔连延
张宏飞
孙昌
王敏
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机构
辽宁工业大学电气工程学院
北京京东方显示技术有限公司IT与自动化技术组信息管理部
河北钢铁集团(邯钢分公司)邯宝能源中心
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2010年第S3期78-81,共4页
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文摘
讨论了基于奇异值分解的人脸识别问题。基于传统奇异值向量进行人脸识别时,对于不同图像而言,由于提取奇异值向量所在的基图像空间不一致,导致人脸识别率低。奇异值向量包含的人脸图像的有效信息少也不足以进行有效的人脸识别。针对传统奇异值向量算法的缺点,提出了基于奇异值分解的基图像空间下的几种人脸识别方法。这些方法基于统一的基图像空间以及直接利用部分基图像进行人脸识别,从而克服了传统算法的缺点。利用ORL人脸数据库进行实验,采用最近邻决策规则来进行分类识别。实验结果显示,提出的方法比基于奇异值人脸识别方法具有优越性。
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关键词
人脸识别
奇异值分解
基图像空间
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Keywords
face recognition
singular value decomposition
basic image space
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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