SVD-Based Face Recognition

Beschreibung

Die projektionsbasierte Gesichtserkennung wurde in den letzten zwei Jahrzehnten umfassend untersucht. Eines der Probleme besteht darin, dass ein riesiger Speicherplatz erforderlich ist, um die aus Trainingsgesichtern erhaltenen Gesichtsmerkmale zu speichern. Wir schlagen ein SVD-basiertes Gesichtswiedergewinnungssystem vor, das weniger Speicher benötigt als die Ansätze PCA, 2DPCA, Fisher und 2DFisher. Der Algorithmus, der auf der berühmten ORL (AT&T)-Gesichtsdatenbank getestet wurde und aus 400 112 x 92 Graustufen-Gesichtsbildern bestand, die zu gleichen Teilen von 40 Probanden beigesteuert wurden, erreicht eine Erkennungsrate von 97,5 % der Abrufe.