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基于奇异向量和奇异值的人脸识别新方法  
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【英文篇名】 Face Recognition Approach Based on Singular Vector and Singular Value
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【作者】 刘文超; 陈艳红;
【英文作者】 LIU Wen-chao; CHEN Yan-hong (Dept. of Electronics; Shantou University; Guangdong 515063; China);
【作者单位】 汕头大学工学院电子系; 汕头大学工学院电子系 广东汕头; 广东汕头;
【文献出处】 桂林电子工业学院学报 , Journal of Guilin University of Electronic Technology, 编辑部邮箱 2005年 06期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人脸识别; 奇异值; 奇异向量; 奇异值分解; 特征提取;
【英文关键词】 face recognition; singular value; singular vector; singular value decomposition; feature extraction;
【摘要】 通过提出一种基于奇异值向量和奇异值的人脸识别新方法——正交奇异值方法,将奇异向量 和奇异值中的信息有效结合,克服了目前基于奇异值分解的识别方法中,要么丢弃了奇异值中的信息, 要么丢弃了奇异向量中的信息,识别效果并不理想的缺陷。在ORL国际标准人脸库上实验显示,与目前 基于奇异值分解的识别方法相较,该方法达到了更好的识别效果。
【英文摘要】 Methods of recognizing singular values or singular vector projection coefficients of SVD as face fea-tures are proposed and used popularly. However, these methods discard the information either in singular vectors or in singular values. In order to preserve this two kinds of information,we propose a new method which can preserve both of them.The ORL face database is used in experiment and experiment results indicate that the novel method is effective and superior to many existing methods.
【更新日期】 2006-02-27
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 己卜会{ J且‘二 在人脸识别中,提取好的识别特征是解决人脸识 别的关键问题之一。识别的有效性依赖于特征提取与 特征匹配,而良好的特征提取则有益于识别率的提 高。文献[1,2〕较全面地阐述了人脸识别已有的研究 成果。文献「3」中HongZ提出了基于奇异值分解 (SVD)的人脸识

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