对单训练样本的人脸识别问题的研究

摘要：

现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的,对每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少,而实际中往往每人只提供了一幅图像.本文对这一问题进行了研究,给出了一些生成虚拟训练样本的方法;提出了基于类间散度最大的二维主分量分析方法,在ORL库上用单训练样本取得了75.28%的识别结果.

关键词：主分量分析(PCA)、二维主分量分析(2DPCA)、Fisherface、虚拟样本

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60472060

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：225-229