基于多姿态人脸识别方法的改进  

The Improvement of Pose-varied Facial Recognition

作　　者：周洪成[1] 严筱永[1] 

机构地区：[1]金陵科技学院信息技术学院,江苏南京211169

出　　处：《金陵科技学院学报》2010年第4期27-31,共5页Journal of Jinling Institute of Technology

摘　　要：人脸识别技术常遇到姿态、光照影响等问题,针对测试样本的姿态变化对人脸识别的影响,主要的研究工作如下:利用多项式变换增加虚拟样本,通过增加训练样本提高识别率。在增加虚拟样本后,使得基于线性判别准则的方法对单训练样本的人脸识别问题也可以使用。Facial recognition often meets with such problems as pose and illumination variation.The paper explores the effect of pose change on facial recognition.Polynomial transformation is used to generate virtual samples,and the recognition rate can be improved through increasing training samples.With the increase of virtual samples,the subspace algorithms can be effective for facial recognition based on single training sample.

关 键 词：多姿态人脸识别 人脸姿态校正 虚拟样本 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]