基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法

提出了一种基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并根据图像块的位置分布选取不同的频率分量,然后对该分量进行奇异值阈值压缩与特征融合,最后在ORL人脸库上利用最近邻分类器对该特征进行分类识别,验证了算法的有效性。

融合WMD矩阵与2DPCA的人脸特征抽取与识别

提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST603人脸库上的实验结果验证了算法的有效性。

基于约简剪枝的属性约简算法

属性约简是粗糙集中重要的技术,只有求出知识系统的所有约简,才能更好地适应在多属性缺失下的推理。该文从属性约简出发,对候选约简进行剪枝,得到了粗约简,并进行反向消除,得到一个知识系统的所有约简,并比较了约简剪枝算法与启发式约简算法。实验证明,约简剪枝算法是有效的。