För närvarande finns det många metoder för ansiktsigenkänning. Men få av dem kan fungera bra när bara en exempelbild per klass finns tillgänglig. I detta dokument presenterar vi en ny metod baserad på SVD perturbation för att hantera problemet med "ett exempel bild" och två generaliserade eigenface algoritmer föreslås. I den första algoritmen kombineras den ursprungliga bilden linjärt med dess härledda bild som erhålls genom att störa bildmatrisens singularvärden, och sedan utförs huvudkomponentanalys (PCA) på de sammanfogade bilderna. I den andra algoritmen betraktas de härledda bilderna som oberoende bilder som kan förstärka träningsbilduppsättningen, och sedan utförs PCA på alla utbildningsbilder som finns tillgängliga, inklusive de ursprungliga och de härledda. De föreslagna algoritmerna jämförs med både standardalgoritmen eigenface och (PC) 2 A algoritmen som föreslås för att ta itu med problemet med "ett exempel bild", på den välkända FERET-databasen med tre olika bildupplösningar. Experimentella resultat visar att de generaliserade eigenfacealgoritmerna är mer exakta och använder mycket färre eigenfaces än både standardeigenfacealgoritmen och (PC) 2 A-algoritmen.
Zhang m.fl. REF utnyttjade en ny ansiktsigenkänningsmetod baserad på SVD perturbation för ett exempel på bild per person.
A new face recognition method based on svd perturbation for single example image per person
{'venue': 'APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}