基于改进的LPP_SIFT人脸识别算法

摘要：

局部保持映射-尺度不变特征变换(LPP-SIFT)算法是一种有效的特征识别方法,但是基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题.为此,论文提出采用奇异值分解(SVD)的LPP-SIFT算法(SVD_LPP_SIFT).首先用尺度不变特征变换对样本选择特征；然后再根据LPP算法求出新样本空间的低维投影子空间.在算法中,样本数据将被映射到一个非奇异正交矩阵中,以此解决了奇异值问题.在Yale、ORL上实验,实验结果验证SVD_LPP_SIFT算法在人脸识别中的有效性.

关键词：局部保持映射、尺度不变特征变换、奇异值分解、人脸识别

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：院级重点项目"基于视觉感知的人脸识别身份认证新方法与技术"ZK10168

在线出版日期：2013-07-04（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：469-471,501