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题名一种基于分块个体子空间的人脸识别方法
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作者
廖舸
王正勇
吴晓红
罗代升
雷印杰
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机构
四川大学电子信息学院图像信息研究所
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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期23-25,共3页
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文摘
针对传统PCA算法的局限性,本文提出了一种基于个体子空间和分块特征提取的人脸识别方法。该方法不同于传统的PCA算法,它为每一个体人脸对象建立一个该个体对象所独有的人脸子空间,并且运用分块特征提取,加强了对样本局部特征信息的提取。在识别过程中,将待测人脸图像对不同个体人脸子空间进行投影后,再运用最近距离分类原则进行分类识别。该方法相对于传统的PCA算法能够更好地描述不同个体人脸之间的差异性,克服各类噪声。本文的实验结果表明,该方法的识别率相对于传统PCA特征脸算法具有一定的提高,能够较好地克服光照、表情和姿态变化的影响。
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关键词
人脸识别
个体子空间
分块特征提取
最近距离分类器
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Keywords
face recognition
individual subspace
modular feature extraction
nearest distance classifier
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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