单样本人脸识别中的虚拟样本扩展方法研究

孙士明; 王芹芹; 纪友芳

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单样本人脸识别中的虚拟样本扩展方法研究

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在单训练样本人脸识别问题中,每个人都只有一幅人脸样本图像,因为没有充分具有代表性数量的训练样本,一些常用方法识别率明显下降,有的甚至不能使用。针对这一问题的解决方法是引进缩放、旋转、剪切、翻转和镜像等几何变换增加虚拟样本数量以提高传统识别方法的识别率。对增加后的样本使用传统的二维主成分分析方法做了验证,识别率得到了明显提高。

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来源
《网络新媒体技术》 |2010年第9期|6-11|共6页
作者
孙士明; 王芹芹; 纪友芳;
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作者单位

中国石油大学计算机与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 单样本; 虚拟样本; 二维主成分分析;

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