咸阳师范学院学报
鹹暘師範學院學報
함양사범학원학보
JOURNAL OF XIANYANG TEACHERS COLLEGE
2015年
2期
49-52
,共4页
小波树%主元分析%人脸识别%小波变换
小波樹%主元分析%人臉識彆%小波變換
소파수%주원분석%인검식별%소파변환
为提高人脸识别率,提出一种小波树和主元分析的人脸识别算法.该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量,并对该近似分量进行二次小波分解,相应地计算出各小波近似分量;其后对三层分解的小波近似系数进行重新组合,得到新样本集;最后在此样本集上使用主元分析进行人脸识别.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的MATLAB程序仿真实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,新方法的人脸识别率为95％,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性.
為提高人臉識彆率,提齣一種小波樹和主元分析的人臉識彆算法.該算法先利用小波變換公式,在人臉圖像上計算齣一箇小波近似分量,併對該近似分量進行二次小波分解,相應地計算齣各小波近似分量;其後對三層分解的小波近似繫數進行重新組閤,得到新樣本集;最後在此樣本集上使用主元分析進行人臉識彆.ORL和CAS-PEAL-R1人臉庫的MATLAB程序倣真實驗結果錶明,與基于圖像矩陣的二維主元分析(2D-PCA)相比較,新方法的人臉識彆率為95％,對光照條件、臉部錶情變化有良好的魯棒性.
위제고인검식별솔,제출일충소파수화주원분석적인검식별산법.해산법선이용소파변환공식,재인검도상상계산출일개소파근사분량,병대해근사분량진행이차소파분해,상응지계산출각소파근사분량;기후대삼층분해적소파근사계수진행중신조합,득도신양본집;최후재차양본집상사용주원분석진행인검식별.ORL화CAS-PEAL-R1인검고적MATLAB정서방진실험결과표명,여기우도상구진적이유주원분석(2D-PCA)상비교,신방법적인검식별솔위95％,대광조조건、검부표정변화유량호적로봉성.
