基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法

摘要

提出了一种基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法.该方法首先对原始图像进行线性映射处理;接着采用局部奇异值分解提取人脸特征,并对所获得的特征作对称平均处理;最后依据最近邻决策规则进行识别.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法大大降低了原始特征空间的维数,有效地消除了图像亮度和噪声的影响,并取得了较高且稳定的正确识别率,在人脸识别中是一种有效的方法.