【摘 要】
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随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用框架学习的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用FLDA方法进行特征抽取,将所有样本投影到特征子空间,再利用最近邻方法完成人脸识别,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。该方法的有效性分别在ORL
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京大学电子科学与工程学院
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随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用框架学习的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用FLDA方法进行特征抽取,将所有样本投影到特征子空间,再利用最近邻方法完成人脸识别,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。该方法的有效性分别在ORL及Yale两大人脸库上得到了验证。
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