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分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法
引用本文:印勇,何文娟,郭之强,郭攀,徐亦达.分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法[J].重庆大学学报(自然科学版),2012,35(8):134-138.
作者姓名:印勇  何文娟  郭之强  郭攀  徐亦达
作者单位:重庆大学 通信工程学院,重庆 400044;重庆大学 通信工程学院,重庆 400044;重庆大学 通信工程学院,重庆 400044;重庆大学 通信工程学院,重庆 400044;重庆大学 通信工程学院,重庆 400044
基金项目:中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS10160007)
摘    要:针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。

关 键 词:人脸识别    分块PCA    奇异值分解    分类器

A face recognition method based on modular PCA and SVD
YIN Yong,HE Wenjuan,GUO Zhiqiang,GUO Pan and XU Yida.A face recognition method based on modular PCA and SVD[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2012,35(8):134-138.
Authors:YIN Yong  HE Wenjuan  GUO Zhiqiang  GUO Pan and XU Yida
Institution:College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,P.R. China;College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,P.R. China;College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,P.R. China;College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,P.R. China;College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,P.R. China
Abstract:In order to solve the problem that modular PCA method is sensitive to translation, rotation and other geometric transform, a face recognition method based on modular PCA and singular value decomposition (SVD) is proposed. The PCA features of sub image and SVD features are extracted respectively. The distance measure that fuses information of modular PCA and SVD is obtained. Minimum distance classifier is used to face recognition. Experimental results on ORL human face database show that the proposed method can obtain higher recognition rate.
Keywords:face recognition  modular PCA  SVD  classifier
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