基于多重线性非参数化特征提取算法的人脸识别技术  

Human Face Recognition Technology based on Multilinear Nonparametric Feature

作　　者：张向群[1] 张旭[2] 鲍都都[3] 鲍干都[4] 

机构地区：[1]许昌学院计算机科学与技术学院,河南许昌461000 [2]北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室,北京100081 [3]河南省电力公司济源供电公司,河南济源454650 [4]河南省电力公司许昌供电公司,河南许昌461000

出　　处：《许昌学院学报》2012年第5期69-71,共3页Journal of Xuchang University

基　　金：河南省科技攻关项目(112102210340)

摘　　要：针对人脸识别技术的特征提取方法存在不准确等问题,提出了基于张量空间模型的多重非参数化特征提取算法,给出了算法的基本原理,最后通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果,验证了MNFA方法要明显优于MDA方法.Due to the inaccuracy of feature extraction used in human face recognition, this paper proposes multilinear nonparametric feature extraction algorithm based on tensor spatial model, then gives the basic principle of the algorithm, and finally proves that MNFA method is superior to MDA method by experiment in ORL standard face image database.

关 键 词：人脸识别 MNFA MDA 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]