多姿态人脸识别的改进PCA方法

摘要：

本文研究了在每个对象只有一幅图像可用的情况下进行人脸识别.由于姿态变化所造成的自身遮掩和旋转的非线性,人脸识别的准确率将大大降低,广泛采用的主分量分析方法性能也将随之下降.通过分析用主分量分析生成的正面特征空间中的权值变化,我们发现给这些权值矢量加上系数,系统性能将大大提高.从而,我们提出了多姿态主分量分析方法.在UMIST人脸库上的实验结果表明我们的方法优于著名的特征脸方法,它大大的提高了识别率.

关键词：主分量分析、特征脸、人脸识别、姿态变化

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市重点学科建设项目T0102;上海市教委资助项目04AC85

在线出版日期：2006-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：297-298,10