融合自适应加权和局部奇异值分解的人脸识别

摘要

提出了融合自适应加权和局部奇异值分解的人脸识别方法.首先,对每个训练样本分割出人脸图像的5个特殊区域并分别进行奇异值分解,提取一些较大的奇异值构成每一区域的特征向量.然后,计算各局部块的类内距离平均值和类间距离平均值,从而得到各部分对应的权值.识别阶段,计算待识别人脸图像每一区域对所有训练样本人脸图像相应区域的隶属度,最后采用加权融合策略做出判断.基于ORL和FERET人脸数据库的实验结果表明提出的方法具有有效性和可行性.