基于SVD-TRIM特征和LSSVM人脸识别方法

田海军; 赵龙; 田尊华

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基于SVD-TRIM特征和LSSVM人脸识别方法

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人脸特征的选择对识别结果起关键作用.传统上只提取较大奇异值特征作为识别特征的人脸识别方法,识别率不高,对表情和姿态变化敏感.SVD-TRIM算法选择的奇异值识别特征融合了人脸整体和局部细节特征,并采用基于"一对一"的LSSVM多类分类器分类识别.实验结果表明SVD-TRIM算法选择的识别特征对提高识别率具有较大贡献,且对光照、姿态和表情具有鲁棒性.

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来源
《图学学报》|2010年第5期|74-80|共7页
作者
田海军; 赵龙; 田尊华;
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作者单位

国防科学技术大学计算机学院,湖南,长沙,410073;

国防科学技术大学计算机学院,湖南,长沙,410073;

国防科学技术大学计算机学院,湖南,长沙,410073;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机应用; SVD-TRIM算法; 奇异值分解; LSSVM; 人脸识别;

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