提取多尺度光照不变量的人脸识别

光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法.利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别.通过Matlab编程实验,在Yale B人脸库中达到了较高的识别率.     

基于CSVD-NMF的人脸识别算法

基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点,即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致,从而造成识别率低下。该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法（CSVD）,通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法。并在特征提取环节,提出CSVD算法与非负矩阵因子算法特征数据相融合的人脸识别算法。在ORL数据库上的实验结果表明,该结合方法有效地提高了识别率和训练速度。