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《基于奇异值分解的人脸识别方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第12卷第5期光学精密工程Vol.12No.52004年10月OpticsandPrecisionEngineeringOct.2004文章编号10042924X(2004)0520543207基于奇异值分解的人脸识别方法梁毅雄,龚卫国,潘英俊,李伟红,刘嘉敏,张红梅(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆400044)摘要:提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法。首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征。其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解
2、,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征。然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别。采用ORL(OlivettiResearchLaboratory)人脸库对本文提出的人脸识别方法进行验证,获得了100.00%的识别率。实验结果表明,本方法优于现有的基于奇异值分解的人脸识别方法,且对表情、姿态变换等具有一定的鲁棒性。关键词:人脸识别;傅里叶变换;奇异值分解;最近邻分类器中图分类号:TP391.4文献标
3、识码:ASingularvaluedecomposition2basedapproachforfacerecognitionLIANGYi2xiong,GONGWei2guo,PANYing2jun,LIWei2hong,LIUJia2min,ZHANGHong2mei(TheKeyLabforOptoelectronicTechnologyandSystemsEducationMinistryofChina,ChongqingUniversity,Chongqing400044,China)Abstract:Ametho
4、dtoextractalgebraicfeaturesofafaceimagebasedontheFouriertransformandSingu2larValueDecomposition(SVD)isintroduced,thenthemethodwiththealgebraicfeatureisproposedtorecognizefaces.First,faceimagesareprocessedbya2DFouriertransformthathassomeeffectiveproper2tiessuchasal
5、ineartransform,andisinvariantagainstspatialtranslation.Theamplitudesofthetransformcoefficientsareusedtorepresenttheimageinthefrequencydomain.Second,theamplituderepresentationofthefaceimageisprojectedontothetwocompressedorthogonalmatrixes,whichcomefromtheSVDofthest
6、andardfaceimageobtainedbyaveragingalltrainingsamplesandthentheprojectingcoefficientsareusedasthealgebraicfeatureofthefaceimage.Therobustnessofthisfeatureisprovedandusedforfacerecognition.Inthematchingstage,thetraditionalNearestNeighborClassifier(NNC)isimprovedtore
7、c2ognizetheunknownfacesbyusingEuclideandistanceasthesimilaritymeasurement.Finally,thestandardfacedatabasefromOlivettiResearchLaboratory(ORL)isselectedtoevaluatetherecognitionaccuracyoftheproposedfacerecognitionalgorithm.Thisdatabaseincludesfaceimageswithdifferente
8、xpressions,smallocclusions,differentilluminationconditionsanddifferentposes,etc.Therecognitionaccuracyisupto100.00%byselectingappropriatevaluesofthepara
