基于高维空间中样本点集分形维数的人脸识别方法
人脸识别问题一直是计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点。本文提出了一种基于高维空间中样本点集分形维数的人脸识别方法。将每一幅人脸图像视为高维空间中的一个点,则同类人的所有样本图像在高维空间中形成了一个具有自相似性的点集。将每一类人脸图像的训练样本映射到高维空间,形成各自对应的样本点集。这些样本点集所处的嵌入空间相同,但对应的本征维数各不相同。利用分形理论估计出样本点集的本征维数,以此作为各类人的特征,从而完成识别任务。试验结果表明该方案是有效可行的。
人脸识别 高维空间 嵌入空间维数 本征维数
赵莹 高隽 邵静 卢鹏
合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 230009
国内会议
合肥
中文
110-114
2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）