프로젝션 기반의 얼굴 인식은 널리 지난 20 년 동안 연구되어왔다. 문제점 중 하나는 훈련면으로부터 얻어진 얼굴 특징을 저장하는 큰 저장 공간을 필요로하는 것이다. 우리는 PCA, 2DPCA, 피셔, 그리고 2DFisher 방법보다 적은 메모리를 필요로하는 SVD 기반 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 유명한 ORL (AT & T)의 얼굴 데이터베이스에서 테스트 알고리즘은 동일하게 40 과목에 기부 400 112 X 92 그레이 레벨의 얼굴 이미지로 구성 검색과 97.5 %의 인식률을 달성
이 요구 사항 :.
matlab에
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