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基于奇异值分解的基图像的人脸识别  
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【英文篇名】 Face Recognition Based on the Basic Images of Singular Value Decomposition(SVD)
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【作者】 罗仁泽; 冉瑞生; 王汝言;
【英文作者】 LUO Ren-ze1; RAN Rui-sheng2; WANG Ru-yan3(1.Zhongshan Institute; University of Electronic Science and Technology of China(UESTC); Zhongshan 528402; China; 2.School of Computer Science and Engineering; UESTC; Chengdu 610054; 3.School of Communication and Information Engineering; Chongqing University of Posts and Telecommunications; Chongqing 400065; China);
【作者单位】 电子科技大学中山学院; 电子科技大学计算机科学与工程学院; 重庆邮电大学通信与信息工程学院 广东中山;
【文献出处】 电讯技术 , Telecommunication Engineering, 编辑部邮箱 2008年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 计算机视觉; 模式识别; 人脸识别; 奇异值分解; 基图像;
【英文关键词】 computer vision; pattern recognition; face recognition; SVD; basic image;
【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。
【英文摘要】 This paper researches the question of face recognition based on singular value decomposition(SVD).It is firstly proved that most important information of image is contained in the left and right singular vectors corresponding to some largest singular values.Then the basic images of template image are presented and an image is expressed with the linear combination of the basic images.The combined coefficients are extracted as algebraic feature of image and are applied to face recognition.The experiment resul...
【基金】 重庆市教育委员会科学技术研究资助项目(KJ070511); 广东省自然科学基金资助项目(D06300640)
【更新日期】 2008-04-02
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言近几十年来,人脸识别是计算机视觉和模式识别领域研究的一个热点问题。对于识别问题,寻找有效的图像特征是解决问题的关键。文献[1]中Hong首次将奇异值向量作为图像的一种代数特征,证明其具有稳定性、旋转、平移和镜像变换不变性等良好性质,并用于人脸识别中。基于此,大量

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