单样本多姿态人脸识别研究

对如何用单幅正面人脸图像进行训练,待识别图像具有多种姿态变化的人脸识别问题进行了研究。人脸识别算法的识别率常与每人的训练样本数正相关。但在实际应用中,要求每人提供多幅图像并不合理。通过增加虚拟图像提高识别率,给出了一种模拟人脸姿态改变后的近似图像的简单有效的算法。在FERET人脸库上的实验表明,该文提出的近似图像对提高识别率作用显著,最好识别率提高了28·2%。