基于样本扩展和线性子空间特征提取的单样本人脸识别

作者：孟一飞; 袁雪; 魏学业; 秦飞舟; 覃庆努

来源：应用科学学报, 2013, (05): 488-494.

• 人脸识别
• 单人单样本
• 主成分分析
• 线性鉴别分析 face recognition
• single sample per person
• principal component analysis(PCA)
• linear discriminant analysis(LDA)

针对单训练样本情况下的人脸识别问题,提出一种虚拟样本扩展方法.利用光照模板映射将单一样本扩展为一组虚拟样本,从而增强单训练样本的分类信息.采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对扩展的虚拟样本进行降维,并用Fisher鉴别变换作二次特征抽取,然后用最近邻分类器识别人脸图像.所提方法在人脸图像库Yale B和Extended Yale B上进行试验,用PCA+LDA方法把扩展图像作为训练集对测试图像进行特征提取和识别.相对于以单样本图像为训练集的PCA特征提取,该方法显著提高了识别率.

• 出版日期2013
• 单位宁夏大学; 北京交通大学