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基于图像的单样本人脸识别研究进展  
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【英文篇名】 The Latest Advances in Face Recognition with Single Training Sample
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【作者】 杨军; 刘妍丽;
【英文作者】 YANG Jun; LIU Yan-li; College of Computer Science; Sichuan Normal University; College of Mathematics and Software;
【作者单位】 四川师范大学计算机科学学院; 四川师范大学数学与软件学院;
【文献出处】 西华大学学报(自然科学版) , Journal of Xihua University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2014年 04期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人脸识别; 单样本; 特征提取; 子空间学习; 通用库;
【英文关键词】 face recognition; single sample; feature extraction; subspace learning; generic database;
【摘要】 基于单样本的人脸识别具有重要的应用价值,然而对仅有一个注册样本的人脸图像进行识别是一个具有极大挑战性的问题。对近年来提出的单样本人脸识别的算法进行分类和介绍,以识别率为指标对比了这些算法的实验结果,同时给出了这些实验针对的人脸数据库、数据库的规模和训练/测试样本集的划分;总结了影响单样本人脸识别率的关键因素及各算法的优缺点,分析了一些算法取得较优识别率的原因及未来可能的研究方向。
【英文摘要】 Face recognition system based on one gallery sample is very valuable for less laborious effort for collecting images and lowering the cost for storing and processing them. However,it is very challengeable to correctly recognize a person from face database with only one sample for everybody. Some algorithms to deal with one sample problem have been proposed in recent years. They are reviewed and introduced simply. The correct recognition rates in experiments of these algorithms are compared and the relevant ...
【基金】 国家自然科学基金(61373163); 四川省教育厅资助科研项目资助(11ZB069); 四川省可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目(PJ2012001)
【更新日期】 2014-08-25
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 人脸识别在身份验证、公共安全、监控和人机交互等方面有着广泛的应用前景。与其他生物特征识别技术相比,人脸识别具有非接触性和较好的事后人为追踪能力的特点。在过去的20多年中,人脸识别得到了研究者的广泛关注[1]。目前,研究者已经对可控环境中获得的每人拥有多个注册样本?

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