光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2011年
10期
98-102
,共5页
王宪%慕鑫%张彦%张方生%宋书林%平雪良%刘浩
王憲%慕鑫%張彥%張方生%宋書林%平雪良%劉浩
왕헌%모흠%장언%장방생%송서림%평설량%류호
人脸识别%曲波变换%核主成分分析(KPCA)%核空间
人臉識彆%麯波變換%覈主成分分析(KPCA)%覈空間
인검식별%곡파변환%핵주성분분석(KPCA)%핵공간
针对小波变换不能充分描述人脸曲线特征的缺点,本文提出一种基于曲波域与核主成分分析(KPCA)的人脸识别算法.采用多尺度、多方向的曲波(Curvelet)变换提取图像特征,不仅具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力,而且其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性.进一步使用核主成分分析(KPCA)将曲波特征系数投影到更具表达力的核空间中,通过最近邻分类器进行分类.并在JAFFE人脸库中、ORL人脸库以及FERET人脸库中做了多组实验,实验结果表明该方法在图像降维和识别率方面都达到了较好的效果.
針對小波變換不能充分描述人臉麯線特徵的缺點,本文提齣一種基于麯波域與覈主成分分析(KPCA)的人臉識彆算法.採用多呎度、多方嚮的麯波(Curvelet)變換提取圖像特徵,不僅具有更高的逼近精度和更好的稀疏錶達能力,而且其變換繫數能有效錶示沿麯線的奇異性.進一步使用覈主成分分析(KPCA)將麯波特徵繫數投影到更具錶達力的覈空間中,通過最近鄰分類器進行分類.併在JAFFE人臉庫中、ORL人臉庫以及FERET人臉庫中做瞭多組實驗,實驗結果錶明該方法在圖像降維和識彆率方麵都達到瞭較好的效果.
침대소파변환불능충분묘술인검곡선특정적결점,본문제출일충기우곡파역여핵주성분분석(KPCA)적인검식별산법.채용다척도、다방향적곡파(Curvelet)변환제취도상특정,불부구유경고적핍근정도화경호적희소표체능력,이차기변환계수능유효표시연곡선적기이성.진일보사용핵주성분분석(KPCA)장곡파특정계수투영도경구표체력적핵공간중,통과최근린분류기진행분류.병재JAFFE인검고중、ORL인검고이급FERET인검고중주료다조실험,실험결과표명해방법재도상강유화식별솔방면도체도료교호적효과.
