分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法
针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。
人脸识别、分块PCA、奇异值分解、分类器
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
中央高校基本科研业务费资助项目cDJXSl0160007
2012-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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