单样本人脸识别中一种新的图像增强方法

摘要

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法，当有充分数量的有代表性的样本时，能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时，现有的许多方法识别率将明显下降或甚至不适用。本文提出一种新的基本奇异值分解的训练图像增强的样本，然后进行Fourier变换，将Fourier频谱作为人脸识别特征，ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。