基于局部奇异值算法的人脸识别研究

摘要：

在基于HMM的人脸识别方法中,由于把奇异值向量作为观察向量且将整幅图的奇异值向量作为图像的特征,所以无法详细描述图像的局部细节.随后便提出将图像分割成多个子窗口,然后选取子窗口的局部奇异值组成人脸特征向量.通过对观察向量的仿真结果表明,这种方法在提高识别率方面都有很大进步,优于直接采用灰度值法、二维离散余弦变换系数法或采用奇异值向量法.

关键词：人脸识别、局部奇异值向量、观察序列、隐马尔科夫模型

在线出版日期：2015-06-25（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：85-88