SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较

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SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2005 > 30(2): 118-121

卢健, 王晖. SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(2): 118-121.

引用本文:

卢健, 王晖. SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(2): 118-121.

LU Jian, WANG Hui. Comparison Between SVD and DCT Feature Extraction Methods in Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(2): 118-121.

Citation:

LU Jian, WANG Hui. Comparison Between SVD and DCT Feature Extraction Methods in Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(2): 118-121.

SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较

卢健¹,
王晖¹

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40171032)

作者简介:
卢健,教授,博士生导师。研究方向为数字信号分析和图像处理、模式识别、计算机图形学和计算机视觉。

中图分类号: TP751.1

Comparison Between SVD and DCT Feature Extraction Methods in Face Recognition

LU Jian¹,
WANG Hui¹

¹School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40171032)

摘要: 采用奇异值分解和2D离散余弦变换两种方法得到的特征,分别在嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别中进行比较,得出奇异值分解比2D离散余弦变换在识别率上和时间复杂度上都较差的结果。通过对结果进行分析得出,虽然奇异值分解有很多优良的特性,但是在模式识别中仅使用奇异值分解来提取特征并不是很好的方法。
- SVD /
- DCT /
- EHMM /
- 特征 /
- 人脸识别
Abstract: This paper compares SVD (singular value decomposition) with DCT (discrete cosine transform) in the face recognition, and concludes that SVD is less effective than DCT in recognition ratio and time cost. Experimental results show that SVD is an available feature extraction method, but is not a best one for pattern recognition
- SVD /
- DCT /
- EHMM /
- feature /
- face recognition

[1]	郝雨时, 徐爱功, 章红平, 隋心. 车载POS公路线形特征识别与参数计算 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(8): 1249-1255. doi: 10.13203/j.whugis20160311
[2]	邱益鸣, 廖海斌, 陈庆虎. 基于鉴别字典学习的遮挡人脸姿态识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(2): 275-281, 288. doi: 10.13203/j.whugis20150298
[3]	冯文卿, 张永军. 利用模糊综合评判进行面向对象的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 875-881. doi: 10.13203/j.whugis20140291
[4]	廖海斌, 陈友斌, 陈庆虎. 基于非局部相似字典学习的人脸超分辨率与识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(10): 1414-1420. doi: 10.13203/j.whugis20140498
[5]	刘爱利, 丁浒, 田丹, 王丽, 王少峰. 基于坡度和坡向分析的DCT域DEM数字水印算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 903-910. doi: 10.13203/j.whugis20140363
[6]	熊维, 张乐飞, 杜博. 一种基于多维正交判别子空间投影的人脸识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 583-587. doi: 10.13203/j.whugis20130442
[7]	方天红, 陈庆虎, 廖海斌, 邱益鸣. 融合纹理与形状的人脸加权新特征 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(3): 321-326+340.
[8]	黎曦, 郑宏, 刘操. 利用HSI色彩空间的PCNN人脸识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1499-1503.
[9]	姚宜斌, 黄书华, 孔建, 何军泉. 空间直线拟合的整体最小二乘算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(5): 571-574. doi: 10.13203/j.whugis20120104
[10]	袁理, 陈庆虎, 鄢煜尘, 段柳云. 两因子模型在多姿态人脸识别中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 546-549.
[11]	廖海斌, 陈庆虎, 王宏勇. 融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(7): 877-881.
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[13]	李旭东. 基于奇异值分解的灰度级数字水印算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1305-1308.
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[15]	唐亮, 熊蓉, 刘勇. 主元分析变换空间上的鉴别共同矢量人脸识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 404-408.
[16]	朱海军, 吴华意, 李德仁. 基于DCT变换的GIS矢量数据压缩技术研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(12): 1123-1126.
[17]	李斐, 鄢建国. 月球重力场的确定及构建我国自主月球重力场模型的方案研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(1): 6-10.
[18]	晖, 卢健, 孙小芳. 人脸识别中嵌入式隐Markov模型结构的优化算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(7): 573-575.
[19]	冯文灏, 侯文广, 张纯连. 一种获取大比例尺建筑物立面影像的方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(8): 673-676.
[20]	梁杰, 李吉星. 一种基于DCT变换的盲水印检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(7): 632-634.

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SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较

卢健¹,
王晖¹

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40171032)

作者简介:
卢健,教授,博士生导师。研究方向为数字信号分析和图像处理、模式识别、计算机图形学和计算机视觉。

收稿日期: 2004-11-19
修回日期: 2004-11-19
刊出日期: 2005-02-05

中图分类号: TP751.1

关键词:

SVD /

DCT /

摘要: 采用奇异值分解和2D离散余弦变换两种方法得到的特征,分别在嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别中进行比较,得出奇异值分解比2D离散余弦变换在识别率上和时间复杂度上都较差的结果。通过对结果进行分析得出,虽然奇异值分解有很多优良的特性,但是在模式识别中仅使用奇异值分解来提取特征并不是很好的方法。

English Abstract

卢健, 王晖. SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(2): 118-121.

引用本文:

卢健, 王晖. SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(2): 118-121.

LU Jian, WANG Hui. Comparison Between SVD and DCT Feature Extraction Methods in Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(2): 118-121.

Citation:

LU Jian, WANG Hui. Comparison Between SVD and DCT Feature Extraction Methods in Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(2): 118-121.

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