×
王利伟;王，肖;冯、居福

子空间距离分析及其在自适应贝叶斯人脸识别算法中的应用。 （英文） Zbl 1158.68481号

模式识别 39，第3期，456-464（2006）.
小结：我们提出了子空间距离度量来分析个人内部人脸子空间之间的相似性，它表征了同一个人的人脸图像之间的差异。由于图像差异往往来自于大量的人，因此我们称之为传统的个人子空间平均个人子空间（AIS）。如果图像差异仅来自于一个人，则将个人内空间称为特定的个人内空间（SIS）。我们证明，SIS因人而异，且大多数SIS与AIS不相似。基于这些观察结果，我们将最大后验概率（MAP）自适应引入SIS估计问题，并将其应用于贝叶斯人脸识别算法。实验结果表明，在少量自适应图像可用的情况下，自适应Bayesian算法优于非自适应Bayessian算法以及特征脸和Fisherface方法。

引用于1审查
引用于13文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

人脸识别;个人内子空间;贝叶斯人脸识别;子空间距离;最大后验自适应

软件：

费雷特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Wang}等人，模式识别39，No.3，456--464（2006；Zbl 1158.68481）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Kirby，M。；Sirovich，L.，《Karhunen-Loeve程序在人脸特征描述中的应用》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，12, 1, 103-108 (1990)
[2] Jolliffe，I.T.，主成分分析（1986），Springer:Springer New York·Zbl 1011.62064号
[3] 特克，M.A。；Pentland，A.P.，使用特征脸的人脸识别，（IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（1991））
[4] Etemad，K。；Chellappa，R.，人脸图像识别的判别分析，J.Opt。《美国社会》，第14、8、1724-1733页（1997年）
[5] Moghaddam，B.，贝叶斯人脸识别，模式识别，13，11，1771-1782（2000）
[6] 巴斯里（Basri），R。；雅各布斯，D.，兰伯反射和线性子空间，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，25218-233（2003年）
[7] Phillips，P.J。；Moon，H。；Rizvi，S.A。；Rauss，P.J.，人脸识别算法的FERET评估方法，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，1090-1104年10月22日（2000年）
[8] 王，X。；Tang，X.，子空间人脸识别的统一框架，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，26, 9, 1222-1228 (2004)
[9] P.C.Woodland，《连续密度HMM的说话人自适应：综述》，ISCAITR语音识别自适应方法研讨会，2001年。；P.C.Woodland，连续密度HMM的说话人自适应：综述，ISCAITR语音识别自适应方法研讨会，2001年。
[10] Lee，C.H。；Lin，C.H。；Juang，B.H.，连续密度隐马尔可夫模型参数的说话人自适应研究，IEEE Trans。信号处理。，39, 4, 806-814 (1991)
[11] 沃尔夫，L。；Shashua，A.，使用核主角学习集合，J.Mach。学习。第4、6、913-931号决议（2004年）·Zbl 1098.68679号
[12] 沃尔夫，L。；Shashua，A.，分类机的核主角及其在图像序列解释中的应用，（IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（2003））
[13] O.山口。；福井，K。；Maeda，K.，使用时间图像序列进行人脸识别（IEEE自动人脸和手势识别国际会议（1998））
[14] 霍特林，H.，两组变量之间的关系，Biometrika，28，3/4，321-377（1936）·Zbl 0015.40705号
[15] 肖尔科夫，B。；Smola，A。；Muller，K.R.，作为核心特征值问题的非线性分量分析，神经计算。，10, 5, 1299-1319 (1998)
[16] Moghaddam，B.，视觉识别的主流形和概率子空间，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，24, 6, 780-788 (2002)
[17] 库兰特，R。；Hilbert，D.，《数学物理方法》，第1卷（1953年），《跨科学：跨科学》，纽约·Zbl 0729.00007
[18] Fukunaga，K.，《统计模式识别导论》（1990），学术出版社：加利福尼亚州圣地亚哥学术出版社·Zbl 0711.62052号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。