对单训练样本的人脸识别问题的研究

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (2): 225-229.

对单训练样本的人脸识别问题的研究

张生亮陈伏兵杨静宇

南京理工大学计算机科学系,南京210094

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文得到国家自然科学资金60472060项目的资助.

ZHANG Sheng-Liang, CHEN Fu-Bing ,YANG Jing-Yu （Department of Computer Science, Nanjing University of Science ＆ Technology, Nanjing 210094）

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的，时每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少，而实际中往往每人只提供了一幅图像。本文对这一问题进行了研究，给出了一些生成虚拟训练样本的方法；提出了基于粪间散度最大的二维主分量分析方法，在ORL库上用单训练样本取得了75．28％的识别结果。

关键词: 主分量分析（PCA）二维主分量分析（2DPCA） Fisherface 虚拟样本

Abstract: Nowadays many algorithms for face recognition are under the postulate that each person has many training images. There are few study with the one training sample per person. While each person may only provide one registered photo in most cases. We solve t

Key words: PCA, 2DPCA, Fisherfaee, Virtual samples

张生亮陈伏兵杨静宇. 对单训练样本的人脸识别问题的研究[J]. 计算机科学, 2006, 33(2): 225-229. https://doi.org/

ZHANG Sheng-Liang, CHEN Fu-Bing ,YANG Jing-Yu （Department of Computer Science, Nanjing University of Science ＆ Technology, Nanjing 210094）. [J]. Computer Science, 2006, 33(2): 225-229. https://doi.org/

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