基于镜像奇异值分解的单样本人脸识别

目前有许多正面人脸的识别方法,当有充分数量的训练样本时,能取得较好的识别效果,然而当处理单样本人脸识别问题时,效果则明显下降。针对这种情况,提出了基于镜像奇异值分解的单样本人脸识别方法,通过采用镜像的方法增加训练样本信息。实验表明,在对人脸图像进行识别时取得了较好的效果,并且在一定程度上克服了单样本条件下姿态变化对识别效果的影响。