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针对训练样本较少的情况,提出了一种新的人脸识别方法。采用Gabor小波变换得到不同的子图信息,从子图中提取特征;对每个滤波器滤波产生的子图分别进行非负矩阵分解以实现数据降维及特征选择;设计两层分类器完成图像的分类识别,采用基于距离的最近邻分类器对图像进行第一层分类识别,通过对第一层分类结果进行统计记票,获得最终的识别结果。在Yale人脸库中进行实验,实验结果表明,给出的方法有效地提高了人脸识别率。 相似文献
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为了获取更充分的人脸特征信息以提高识别性能,应用加权小波变换和流形正则化非负矩阵分解的方法实现人脸识别。采用小波变换,提取训练样本人脸图像的加权高频分量和低频分量的特征信息;应用流形正则化非负矩阵分解方法,在保持人脸特征数据原始几何结构和局部特征的基础上获取最终的识别特征;利用最近邻方法进行分类识别。将该算法在ORL人脸库和YALE人脸库上进行测试验证,结果表明,与传统的非负矩阵分解方法相比,其识别率高出5%左右,且计算时间很低,说明该方法耗时短,效率高。 相似文献
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基于NMF改进算法的人脸识别仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩乘分解方法,在NMF矩黄的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想.图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,从而影响识别速度.为了提高人脸识别性能,提出了(2D)2NMF方法,将混合正交基策略用于2DNMF和(2D)2NMF方法中,并且采用了线性SVM加权手段对2DNMF方法、(2D)2NMF方法分解得到的特征进行再一次选择.用ORL人脸库进行测试,结果表明,改进方法和策略有着更高的识别精度和更快的识别速度,为实际应用提供了依据. 相似文献
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人脸识别是一种通过提取人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。在非负矩阵分解NMF 算法的基础上提出了改进的基于子域的NMF求解算法,将其应用于人脸识别领域,分别在Yale和ORL公共人脸数据库进行测试,得到了100%和95%的识别率。与其他求解算法相比具有夹逼性好,识别率高等优点。 相似文献
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为了提高彩色人脸识别的性能,提出了一种非负矩阵分解与线性判别分析相结合的彩色人脸识别算法。首先采用非负矩阵分解算法对彩色人脸图像不同颜色通道的信息进行编码,计算彩色人脸图像空间的基图像;然后根据非负矩阵分解计算得到的图像分解系数,融入人脸对象的类别信息,采用线性判别分析算法计算最优的鉴别子空间;最后以彩色人脸图像的投影系数为特征,采用最近邻分类算法进行人脸识别。在CVL和CMUPIE人脸数据库上的实验结果验证了提出的彩色人脸识别算法的正确性和有效性。 相似文献
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基于多特征融合和Boosting RBF神经网络的人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种多特征信息融合的人脸识别方法.应用Zernike矩方法和非负矩阵分解法(NMF)分别提取具有旋转不变性的人脸几何特征和人脸子空间投影系数特征,将这两种具有一定互补性的特征串行融合,得到一个分类能力更强的特征.在此基础上,采用RBF神经网络进行人脸识别.为了提高神经网络的分类准确率和泛化能力,采用Boosting方法进行网络集成.实验结果表明,提出的算法利用较少样本数据即可快速地进行人脸识别. 相似文献
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