基于状态估计的张量分解人脸识别方法

摘要：

张量脸算法是分析和表达多因素影响的人脸图像结构的一种有效的数学模型,然而张量分解对状态空间的非线性处理仍存在不足之处.对此提出了一种新的多姿态人脸图像识别方法,在原有的张量脸算法基础上结合状态估计的方法.将训练样本图库中不同状态的人脸通过PCA分解得到多种状态(角度、光照、表情)分别对应的特征空间,对于测试样本先投影到每个特征空间,利用最近邻分类器进行状态估计,对利用张量脸算法得到的张量脸进行识别.实验结果表明,该特征提取方法的识别率优于原有的张量脸算法.

关键词：张量脸、状态估计、人脸识别、最近邻分类器

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60572034,60973094;2006年教育部新世纪优秀人才计划项目NCET-06-0487;江苏省自然科学基金BK2006081;江南大学创新团队研究计划项目JNIRT0702

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：143-145