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一种基于奇异值扰动和主分量加权的单训练样本人脸识别方法

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本文提出了一种基于奇异值扰动和主分量加权的单训练样本人脸识别方法(ESWPCA)。该方法首先采用奇异值扰动对单训练样本图像进行预处理,衍生出新的图像,再将衍生图像与原始图像结合,然后对结合的图像进行主分量加权分析。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在不提高主分量分析复杂度的情况下,采用较少的特征值提高了单训练样本的识别率。

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来源
《第二届和谐人机环境联合(第15届全国多媒体技术、第2届全国人机交互、第2届全国普适计算)学术会议》|2006年|170-176|共7页
会议地点杭州
作者
陈少东; 孙季丰;
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作者单位

中国计算机学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 单训练样本; 奇异值扰动; 主分量加权;

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