基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法

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人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特征的有效性都面临着很多问题,至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性,提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Sammon最佳鉴别平面上的正态Bayes分类模型。在本文的实验中,我们用9张人像照片建立的统计模型能完全正确地识到这9张照片。对同一个人的不同历史时期的照片,本文也给出识别实验结果。
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