SVD-Based Face Recognition

Projeksiyon-tabanlı yüz tanıma yaygın olarak son iki yılda çalışılmıştır. Sorunlardan biri eğitim yüzleri elde edilen yüz özelliklerini kaydetmek için büyük bir depolama alanı gerektiren etmektir. Biz PCA, 2DPCA, Fisher ve 2DFisher yaklaşımlar daha az bellek gerektiren bir SVD-tabanlı yüz alma sistemi öneriyoruz. Ünlü KBB (AT & T) yüz veritabanı üzerinde test algoritması, eşit 40 denek katkıda 400 112 x 92 gri seviye yüz görüntülerinin oluşuyordu kullanılabilseler 97.5% tanıma oranı elde.

Gereksinimleri :

Matlab