SVD用于人脸识别存在的问题及解决方法

摘要：

通过对人脸图像奇异值的分析,证实了图像奇异值是图像在特定基空间分解得到的,这个基空间是由图像本身决定的.进一步研究发现,导致基于奇异值向量人脸识别算法识别率低的根本原因是:不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致、奇异值向量与人脸图像之间并不存在一一对应关系、奇异值向量具有不可分割性.最后提出了类估计基空间识别算法.在ORL、ORL-NWPU1以及ORL-NWPU2数据库进行仿真,实验结果证实了分析和所提算法的正确性.

关键词：奇异值向量、人脸识别

所属期刊栏目：11

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60372085;60172037;航空基础科学基金03D53032

在线出版日期：2007-01-22（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：1784-1791