基于鏡像奇異值分解的單樣本人臉識別

同時，為了比較各參考文獻方法和本文方法在不同測試樣本數目情況下的穩定性[9]，做如下的測試實驗：在ORL人臉庫上分別取每個人的第1,2,3,...，10張圖像作為訓練樣本，分10組實驗，同時在每組實驗中分別以除訓練樣本以外的前2,3,4,...，9張圖像作為測試樣本，計算每組實驗的平均識別率，實驗結果如圖4所示。

2.3 實驗結果分析
由表1可以看出，在不同的訓練樣本條件下，本文提出的方法的識別效果明顯高于參考文獻中提出的其他幾種方法，這主要是由于加入鏡像信息后可以減小由于姿態變化對人臉識別的影響。從圖3中的實驗數據也可以看出SVD+2DPCA和SVD+(2D)2PCA方法在特征維數增大時，兩種方法的識別效果差不多，但是都不如本文所提方法，而且由SVD+(2D)2PCA方法和本文方法的比較曲線可以得知,本文方法識別率的提高主要是依賴于人臉圖像鏡像信息的加入，而不是僅僅由于(2D)2PCA特征提取方法的選擇。由圖4可知，隨著測試樣本個數的增加，特別是PCA方法的識別率較低而且其穩定性較弱，與SVD+2DPCA以及SVD+(2D)2PCA方法相比，本文所提方法在保證識別率高于其他方法的同時，也表現出了較強的穩定性。
通過對原始人臉圖像增加鏡像圖像來擴充訓練人臉樣本數,提出了一種基于鏡像奇異值分解的新方法。實驗表明，與其他單樣本人臉識別方法相比,本文所提出的方法具有較高的識別率，在一定程度上克服了由于人臉姿態的變化對識別結果的影響,并取得了較好的識別效果。但是，現有的基于單樣本人臉識別的方法其識別率一般都不高,有效算法的提出還有待進一步的研究。
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