一种基于样本生成的人脸识别方法  

A face recognition method based on sample generation

作　　者：刘艳丽[1] 朱达荣[1] 张德祥[2] 刘方[3] 

机构地区：[1]安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽合肥230601 [2]安徽大学计算智能与信号处理重点实验室,安徽合肥230039 [3]安徽医科大学计算机系,安徽合肥230032

出　　处：《光学技术》2014年第4期298-301,共4页Optical Technique

基　　金：国家自然科学基金项目(61272025);科技攻关计划项目(1301022066)

摘　　要：人脸识别问题的特点包括样本的特征维数高和每个类别所包含的样本较少。设计有效的特征提取方法是解决人脸识别问题的关键要素之一。提出了在采用降采样获得特征的同时利用新的降采样方法多次对原图片进行降采样,生成多幅训练样本,进而缓解人脸识别中的小样本问题。实验结果证明所提出的方法能有效地提高分类器的精度。The characteristic that samples are high dimensional and small is typical for face recognition（FR）.It is a key point to develop effective feature extraction approach for FR problem.A method to produce multiple copies of a face image is proposed while doing downsampling on original image.The experiment indicates that the proposed method can improve the recognition accuracy of classifiers.

关 键 词：人脸识别 降采样 特征提取 稀疏表达 小样本问题 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]