SPCA参数对单样本人脸识别效果影响分析

摘要：

奇异值扰动的主分量分析(SPCA)是一种有效的单样本人脸识别方法,但SPCA算法的识别效果受参数选择的影响比较大,针对SPCA算法中衍生图像生成参数n和结合参数α的不同取值对识别效果的影响进行了分析,利用ORL人脸库和CAS-PEAL人脸库做了大量的实验和比较分析,实验结果表明给出的SPCA参数选取方法和取值范围是合理的,并有效地提高了SPCA算法的实际应用效果和单样本人脸识别的性能.

关键词：人脸识别、奇异值分解、结合投影主分量分析、奇异值扰动主分量分析、衍生图像、结合图像

所属期刊栏目：6

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"863"计划资助项目2008AA01Z148;黑龙江省杰出青年科学基金资助项目JC200703;哈尔滨市科技创新人才研究专项基金资助项目2007RFXXG009

在线出版日期：2012-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：531-538