西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安電子科技大學學報（自然科學版）
서안전자과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2009年
4期
602-607
,共6页
人脸识别%张量主成分分析%小波变换%特征提取
人臉識彆%張量主成分分析%小波變換%特徵提取
인검식별%장량주성분분석%소파변환%특정제취
张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率.小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用.综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别.仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6%,识别时间为张量PCA方法的35.74%.
張量主成分分析(PCA)方法用于人臉識彆能穫得比PCA方法更高的識彆率.小波變換具有良好的時頻分析特性,同時還能起到降維的作用.綜閤利用這兩箇算法的優點,提齣瞭一種新的人臉識彆算法,對人臉圖像先採用小波變換做預處理得到4箇子帶圖像,然後對每箇子帶圖像用張量PCA進行特徵提取,實現人臉圖像的高效識彆.倣真結果錶明,新算法的識彆率比張量PCA方法提高瞭6%,識彆時間為張量PCA方法的35.74%.
장량주성분분석(PCA)방법용우인검식별능획득비PCA방법경고적식별솔.소파변환구유량호적시빈분석특성,동시환능기도강유적작용.종합이용저량개산법적우점,제출료일충신적인검식별산법,대인검도상선채용소파변환주예처리득도4개자대도상,연후대매개자대도상용장량PCA진행특정제취,실현인검도상적고효식별.방진결과표명,신산법적식별솔비장량PCA방법제고료6%,식별시간위장량PCA방법적35.74%.
