文献类型：期刊文章

作　　者：刘永俊[1,2] 常晋义[1] 陈才扣[2,3] 杨静宇[3]

机构地区：[1]常熟理工学院软件工程系,江苏常熟215500 [2]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009 [3]南京理工大学计算机科学与工程系,南京210094

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金No.60472060;江苏省博士后科研资助计划项目;江苏省高校自然科学基金(No.05KJB520152)~~

年　　份：2010

卷　　号：46

期　　号：15

起止页码：172-175

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即:采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法(2DMSLDA)对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。

关 键 词：人脸识别 位平面图像  二维最大散度差线性鉴别分析  单样本

分 类 号：TP391.41]