| 基于样本扩展和线性子空间特征提取的单样本人脸识别 |
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| 作者姓名： | 孟一飞 袁雪 魏学业 秦飞舟 覃庆努 |
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| 作者单位： | 1. 北京交通大学电子信息工程学院,北京100044
2. 宁夏大学物理电气信息学院,银川750021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No. 61301186);高等学校博士学科点专项科研基金（No. 20110009120003）;北京交通大学校基金（No.W11JB00460）资助 |
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| 摘 要： | 针对单训练样本情况下的人脸识别问题,提出一种虚拟样本扩展方法. 利用光照模板映射将单一样本扩展为一组虚拟样本,从而增强单训练样本的分类信息. 采用主成分分析（principal component analysis, PCA）对扩展的虚拟样本进行降维,并用Fisher 鉴别变换作二次特征抽取,然后用最近邻分类器识别人脸图像. 所提方法在人脸图像库Yale B 和Extended Yale B 上进行试验,用PCA+LDA 方法把扩展图像作为训练集对测试图像进行特征提取和识别. 相对于以单样本图像为训练集的PCA 特征提取,该方法显著提高了识别率.
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| 关 键 词： | 人脸识别 单人单样本 主成分分析 线性鉴别分析 |
| 收稿时间： | 2012-05-23 |
| 修稿时间： | 2012-10-15 |
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