基于最近正交矩阵的二维鉴别投影及人脸识别应用

作     者：殷俊 孙仕亮 Yin Jun;Sun Shiliang

作者机构：上海海事大学信息工程学院上海201306 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)南京210094 华东师范大学计算机科学技术系上海200241 

基　　金：国家自然科学基金(61370175,61603243) 上海市自然科学基金(13ZR1455600) 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201607) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2017年第29卷第8期

页      码：1457-1464页

摘      要：为了解决人脸识别中的光照干扰问题,提出基于最近正交矩阵的二维鉴别投影方法.首先利用奇异值分解获取人脸图像矩阵的最近正交矩阵表示;然后利用获得的最近正交矩阵分别构建基于最近正交矩阵的类内散度和基于最近正交矩阵的类间散度;最后通过最大化类间散度同时最小化类内散度获取二维鉴别投影,并通过该投影获得低维特征.在Yale,CMU-PIE以及AR数据库上进行人脸识别实验,证明了该方法的有效性.

主 题 词：最近正交矩阵 维数约简 鉴别投影 人脸识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203254210...