小样本条件下基于全局和局部特征融合的人脸识别

小样本条件下基于全局和局部特征融合的人脸识别
杨欣;费树岷;陈丽娟
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2008(024)001
【摘要】针对线性判别分析的小样本空间问题,提出了一种基于类向量的融合全局和局部特征的人脸识别算法.首先,提取人脸的全局特征;然后将人脸分割成6个关键部分,并用一种新的基于Gabor小波的方法提取特征;其次,将全局和局部特征融合,得出样本的特征向量;再次,得出每类样本的类向量并据此得出一种新的投影准则;最后,将类向量和试验样本分别进行投影,根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类.试验表明本文算法不仅能有效解决小样本空间问题,而且计算速度快,识别率高,应用前景良好.
【总页数】5页(P49-53)
【作者】杨欣;费树岷;陈丽娟
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,南京,210016;东南大学自动化学院,南京,210096;江苏省电力公司,南京,210000
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.全局和局部特征相融合的人脸识别算法 [J], 李振华;郑琳川
2.基于全局与局部特征融合的人脸识别方法 [J], 兰佩;方超
3.基于全局与局部特征融合的人脸识别 [J], 王斌斌;陈立生
4.融合全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法 [J], 刘亚亚;程国
5.融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法 [J], 王刚;牛宏侠
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