【摘 要】
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奇异值特征向量是图像的一种有效特征,但应用整个图像的奇异值特征向量进行人脸识别时,识别率较低。为提高识别率,提出了改进算法,对图像进行多尺度划分,先得到每个图像块的
【机 构】
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淮阴工学院计算机工程系; 南京理工大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60632050);江苏省高校自然科学基金资助项目(06KJD520024);淮安市科技发展基金资助项目(HAG07063)
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奇异值特征向量是图像的一种有效特征,但应用整个图像的奇异值特征向量进行人脸识别时,识别率较低。为提高识别率,提出了改进算法,对图像进行多尺度划分,先得到每个图像块的奇异值,然后将它们组合成多尺度奇异值特征向量,再应用线性鉴别分析方法进行人脸识别。由于多尺度奇异值特征向量不仅反映了整幅图像的全局特征,还反映了图像多种尺度下的局部特征,因此具有更多的鉴别信息。在ORL(Oto Rhino Laryngology)人脸库上的实验,显示人脸识别率达97.38%,且算法简单,鲁棒性更好,优于对比方法。
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