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1、第48卷第2期Vol.48No.22008年2月TelecommunicationEngineeringFeb.2008文章编号:1001-893X(2008)02-0025-043基于奇异值分解的基图像的人脸识别123罗仁泽,冉瑞生,王汝言(1.电子科技大学中山学院,广东中山528402;2.电子科技大学计算机科学与工程学院,成都610054;3.重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065)摘要:研究了基于奇异值分解的人脸识别问题。首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展
2、开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中。实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高。关键词:计算机视觉;模式识别;人脸识别;奇异值分解;基图像中图分类号:TP391.4文献标识码:AFaceRecognitionBasedontheBasicImagesofSingularValueDecomposition(SVD)123LUORen-ze,RANRui-sheng,WANGRu-yan(1.ZhongshanInstitute,U
3、niversityofElectronicScienceandTechnologyofChina(UESTC),Zhongshan528402,China;2.SchoolofComputerScienceandEngineering,UESTC,Chengdu610054,China;3.SchoolofCommunicationandInformationEngineering,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)Abstract:Thispaperresearch
4、esthequestionoffacerecognitionbasedonsingularvaluedecomposition(SVD).Itisfirstlyprovedthatmostimportantinformationofimageiscontainedintheleftandrightsingularvectorscorrespondingtosomelargestsingularvalues.Thenthebasicimagesoftemplateimagearepresentedandanimageisexpressedwiththelinearcombi
5、nationofthebasicimages.Thecombinedcoefficientsareex2tractedasalgebraicfeatureofimageandareappliedtofacerecognition.Theexperimentresultsshowthattheruntimeisremarkablyreducedcomparedtothemethodbasedontheprojectioncoefficientvector,andtherecognitionrateisremarkablyincreasedcomparedtothemetho
6、dbasedonthesingularfeaturevector.Keywords:computervision;patternrecognition;facerecognition;SVD;basicimage有效的图像特征是解决问题的关键。文献[1]中1引言Hong首次将奇异值向量作为图像的一种代数特征,近几十年来,人脸识别是计算机视觉和模式识证明其具有稳定性、旋转、平移和镜像变换不变性等别领域研究的一个热点问题。对于识别问题,寻找良好性质,并用于人脸识别中。基于此,大量的研究3收稿日期:2007-07-26;修回日期:2007-11-26基金项目:重庆市教育委员会科
7、学技术研究资助项目(KJ070511);广东省自然科学基金资助项目(D06300640)·25·第48卷第2期Vol.48No.22008年2月TelecommunicationEngineeringFeb.2008将奇异值向量作为图像的一种有效代数特征用于人似表示为[2～4]k脸识别。但是,文献[5]的研究表明,图像的奇TA≈∑σiuivi(k
