基于SVD和KL投影相融合的人脸识别算法

摘要

在已有的PCA人脸识别算法的基础上构建了一种基于奇异值分解和KL投影相融合的人脸识别方法。方法对人脸图像进行奇异值分解与KL变换,随后将KL投影的主特征向量和SVD特征向量进行线性融合形成新的特征向量,并以此作为判别标准。经试验测试该方法消除了当检测库中人脸的姿态变化时人脸图像间的相关性下降对识别正确率的影响,大大的提高了人脸识别的正确率。