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基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
被引量:
4
1
作者
关学忠
王文锋
+2 位作者
张新城
尹廷武
张璐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期201-204,共4页
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类...
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。
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关键词
简单加权小波变换
模块二维主成分分析(M2DPCA)
加权
最大散度差鉴别分析(WMSD)
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职称材料
题名
基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
被引量:
4
1
作者
关学忠
王文锋
张新城
尹廷武
张璐
机构
东北石油大学电气信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期201-204,共4页
文摘
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。
关键词
简单加权小波变换
模块二维主成分分析(M2DPCA)
加权
最大散度差鉴别分析(WMSD)
Keywords
weight wavelet transform
Modular 2 Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA)
Weight Maximum Scatter Difference discriminate analysis(WMSD)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
关学忠
王文锋
张新城
尹廷武
张璐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
4
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