单样本条件下基于图像增强和Fourier频谱的人脸识别

被引：2

作者：

何家忠

杜明辉

机构：

[1] 华南理工大学电子与信息学院

来源：

科学技术与工程 | 2006年 / 08期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

人脸识别; Fourier变换; 奇异值分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。

引用

页码：984 / 986

页数：3

共 4 条

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