本文關(guān)鍵詞： 最近正交矩陣 維數(shù)約簡(jiǎn) 鑒別投影 人臉識(shí)別　出處：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決人臉識(shí)別中的光照干擾問題,提出基于最近正交矩陣的二維鑒別投影方法.首先利用奇異值分解獲取人臉圖像矩陣的最近正交矩陣表示;然后利用獲得的最近正交矩陣分別構(gòu)建基于最近正交矩陣的類內(nèi)散度和基于最近正交矩陣的類間散度;最后通過最大化類間散度同時(shí)最小化類內(nèi)散度獲取二維鑒別投影,并通過該投影獲得低維特征.在Yale,CMU-PIE以及AR數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn),證明了該方法的有效性.
[Abstract]:In order to solve the illumination interference problem in face recognition, a two-dimensional discriminant projection method based on nearest orthogonal matrix is proposed. Firstly, the nearest orthogonal matrix representation of face image matrix is obtained by singular value decomposition (SVD). Then the nearest orthogonal matrix is used to construct the intraclass divergence based on the nearest orthogonal matrix and the inter-class dispersion based on the nearest orthogonal matrix respectively. Finally, the two-dimensional discriminant projection is obtained by maximizing the inter-class divergence while minimizing the intra-class divergence, and the low-dimensional feature is obtained by the projection. Face recognition experiments on CMU-PIE and AR database show that the method is effective.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京理工大學(xué));華東師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61370175,61603243) 上海市自然科學(xué)基金(13ZR1455600) 高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)新基金(JYB201607)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 人臉識(shí)別通過人的面部特征信息實(shí)現(xiàn)身份的識(shí)別,被廣泛應(yīng)用于金融、司法、公安、邊檢等領(lǐng)域,是模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)重要研究方向[1].原始人臉圖像往往具有很高的維數(shù),直接對(duì)這些高維人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別不但計(jì)算效率低,而且可能導(dǎo)致維數(shù)災(zāi)難問題.因此,對(duì)于高維人臉圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 寧欣;李衛(wèi)軍;李浩光;劉文杰;;基于仿生學(xué)的不相關(guān)局部保持鑒別分析[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2016年11期

2 張靜;楊智勇;王國宏;林洪文;劉曉娣;;基于局部約束編碼的稀疏保持投影降維識(shí)別方法研究[J];電子學(xué)報(bào);2016年03期

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 殷俊;孫仕亮;;基于最近正交矩陣的二維鑒別投影及人臉識(shí)別應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2017年08期

2 袁Y，

本文編號(hào)：1452389