控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2010年
5期
629-631,635
,共4页
人脸识别%小波包变换%改进SVD%SV特征向量%方差相似度
人臉識彆%小波包變換%改進SVD%SV特徵嚮量%方差相似度
인검식별%소파포변환%개진SVD%SV특정향량%방차상사도
提出了一种采用小波包重构系数矩阵与改进SVD的人脸识别新算法.小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小渡函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力.小波包重构系数矩阵与原始图像矩阵的尺寸相同,具有较高的精度.使用常规Colub-Reish算法的奇异值分解(SVD)所得到的奇异值(SV)按由大到小的顺序重新排列过,无法确定每个SV与输入矩阵列向量的对应关系.改进的SVD方法能够使得奇异值与每个频带的重构系数相对应,进而构造出人脸图像小波包重构系数矩阵的奇异值特征向量,并采用基于方差计算的相似度分类方法识别人脸.实验表明,该方法识别率高、稳定性强.
提齣瞭一種採用小波包重構繫數矩陣與改進SVD的人臉識彆新算法.小波包變換是小波變換的推廣,可視為普通小渡函數的線性組閤,具有靈活的時頻分析能力.小波包重構繫數矩陣與原始圖像矩陣的呎吋相同,具有較高的精度.使用常規Colub-Reish算法的奇異值分解(SVD)所得到的奇異值(SV)按由大到小的順序重新排列過,無法確定每箇SV與輸入矩陣列嚮量的對應關繫.改進的SVD方法能夠使得奇異值與每箇頻帶的重構繫數相對應,進而構造齣人臉圖像小波包重構繫數矩陣的奇異值特徵嚮量,併採用基于方差計算的相似度分類方法識彆人臉.實驗錶明,該方法識彆率高、穩定性彊.
제출료일충채용소파포중구계수구진여개진SVD적인검식별신산법.소파포변환시소파변환적추엄,가시위보통소도함수적선성조합,구유령활적시빈분석능력.소파포중구계수구진여원시도상구진적척촌상동,구유교고적정도.사용상규Colub-Reish산법적기이치분해(SVD)소득도적기이치(SV)안유대도소적순서중신배렬과,무법학정매개SV여수입구진렬향량적대응관계.개진적SVD방법능구사득기이치여매개빈대적중구계수상대응,진이구조출인검도상소파포중구계수구진적기이치특정향량,병채용기우방차계산적상사도분류방법식별인검.실험표명,해방법식별솔고、은정성강.