投影型顔認識は広く、過去20年の間に研究されてきた。問題の一つは、訓練面から得られた顔の特徴を保存するために膨大な記憶容量を必要とすることである。私たちは、PCA、2DPCA、フィッシャー、および2DFisherアプローチよりも少ないメモリを必要とSVDベースの顔検索システムを提案する。有名なORL(AT&T)顔データベースでテストされたアルゴリズムは、均等に40の被験者によって寄与400 112 X 92グレイレベルの顔画像から構成され、retrievalsの97.5%の認識率を実現します。
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