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题名分块非参数特征分析在人脸识别中的应用
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作者
程强
陈伟琦
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机构
江南大学数字媒体学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第5期112-117,共6页
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基金
江苏省科研创新计划项目(CXLX11_04910)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(JUSRT211A70)
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文摘
基于非参数特征分析NFA方法,提出了分块NFA算法,并将其应用到人脸识别上。分块NFA算法首先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵再应用NFA进行图像特征提取。这样做有两个优点:(1)能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出;(2)与NFA相比,由于使用子图像矩阵,分块NFA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便,并且克服了小样本问题。此外,NFA是分块NFA算法的特殊情况。在ORL和YALE数据库上进行的实验验证了本文所提方法要优于NFA算法。
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关键词
人脸识别
非参数特征分析
分块非参数特征分析
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Keywords
face recognition
nonparametric feature analysis
modular NFA
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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