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使用人脸数字图像奇异值分解中前面部分较大的奇异值及其对应的特征向量来重构图像，以剔除原图像中由于光照、表情、姿势等噪声影响对应的高频信息，并将重构图像作为模板进行识别．此方法无需使用较多的奇异值和训练样本，就能达到了很高的识别率，大大降低了识别工作量，并优于PCA方法．
奇异值分解在人脸识别中的应用
【摘 要】
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使用人脸数字图像奇异值分解中前面部分较大的奇异值及其对应的特征向量来重构图像，以剔除原图像中由于光照、表情、姿势等噪声影响对应的高频信息，并将重构图像作为模板进行识
【机 构】
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华南农业大学理学院,中山大学数学与计算科学学院
【出 处】
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广东教育学院学报
【发表日期】
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2006年3期
【基金项目】
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教育部重点基金资助项目(104145);广东省自然科学基金资助项目(031609)
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