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基于小波和非负稀疏矩阵分解的人脸识别方法
被引量:
7
1
作者
欧阳怡彪
蒲晓蓉
章毅
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第10期159-162,共4页
提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像,选择最低分辨率的子段,既能捕获到人脸的实质特征,又有效地降低了计算复杂性;非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度...
提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像,选择最低分辨率的子段,既能捕获到人脸的实质特征,又有效地降低了计算复杂性;非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征;Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明,这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感,具有良好的健壮性和较高的识别效率。
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关键词
人脸识别
小波变换
非负矩阵分解
FISHER线性判别
下载PDF
职称材料
题名
基于小波和非负稀疏矩阵分解的人脸识别方法
被引量:
7
1
作者
欧阳怡彪
蒲晓蓉
章毅
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第10期159-162,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60471055)
电子科技大学青年基金资助项目(L08010601JX04030)
文摘
提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像,选择最低分辨率的子段,既能捕获到人脸的实质特征,又有效地降低了计算复杂性;非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征;Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明,这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感,具有良好的健壮性和较高的识别效率。
关键词
人脸识别
小波变换
非负矩阵分解
FISHER线性判别
Keywords
Face Recognition
Wavelet Transformation(WT)
Non-negative Matrix Factorization(NMF)
Fisher Linear Dis- criminant ( FLD )
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波和非负稀疏矩阵分解的人脸识别方法
欧阳怡彪
蒲晓蓉
章毅
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006
7
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