利用图像处理技术解决人脸识别中小样本问题

摘要：

通过应用PCA及2DPCA算法进行人脸识别,得到了在取不同特征值门限情况下的特征提取维数和识别率,给出了以上两种算法最优特征提取向量的维数和最大特征值门限,并在此基础上应用双线性差值图像旋转处理技术,增加了同一个人较少训练样本情况下的训练样本数量,提高了识别率,从一定程度上解决了小样本问题.如果能从小样本图像中生成出一些新的预测信息,例如,增加同一个训练样本的不同的表情,或改变样本表情的深度,实验的效果可能更加明显.

关键词：主成分分析、二维主成分分析:特征向量维数、小样本、双线性插值、图像旋转

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：195-198