计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
29期
196-199
,共4页
徐永红%申鸿魁%赵艳茹%洪文学
徐永紅%申鴻魁%趙豔茹%洪文學
서영홍%신홍괴%조염여%홍문학
人脸识别%四元数小波变换%幅值相位表示%AdaBoost
人臉識彆%四元數小波變換%幅值相位錶示%AdaBoost
인검식별%사원수소파변환%폭치상위표시%AdaBoost
提出一种基于四元数小波变换(QWT)幅值相位表示及AdaBoost的人脸识别方法.四元数小波变换具有近似的移不变特性,可以同时支持1个幅值和3个相位,其中两个相位编码局部图像移动,而第三个相位蕴含纹理信息.方法对人脸图像进行预处理,进行四元数小波变换并计算四元数幅值和相位特征,将这些幅值和相位组合并应用AdaBoost分类器进行分类,以实现人脸图像的最终识别.对Yale、ORL和FERET三个人脸数据库应用此方法的实验结果表明,该方法在识别率上优于AdaBoost和Gabor+AdaBoost.特别是在FERET数据上精度提高更为明显,而且在计算复杂度上QWT特征提取明显低于Gabor特征提取.
提齣一種基于四元數小波變換(QWT)幅值相位錶示及AdaBoost的人臉識彆方法.四元數小波變換具有近似的移不變特性,可以同時支持1箇幅值和3箇相位,其中兩箇相位編碼跼部圖像移動,而第三箇相位蘊含紋理信息.方法對人臉圖像進行預處理,進行四元數小波變換併計算四元數幅值和相位特徵,將這些幅值和相位組閤併應用AdaBoost分類器進行分類,以實現人臉圖像的最終識彆.對Yale、ORL和FERET三箇人臉數據庫應用此方法的實驗結果錶明,該方法在識彆率上優于AdaBoost和Gabor+AdaBoost.特彆是在FERET數據上精度提高更為明顯,而且在計算複雜度上QWT特徵提取明顯低于Gabor特徵提取.
제출일충기우사원수소파변환(QWT)폭치상위표시급AdaBoost적인검식별방법.사원수소파변환구유근사적이불변특성,가이동시지지1개폭치화3개상위,기중량개상위편마국부도상이동,이제삼개상위온함문리신식.방법대인검도상진행예처리,진행사원수소파변환병계산사원수폭치화상위특정,장저사폭치화상위조합병응용AdaBoost분류기진행분류,이실현인검도상적최종식별.대Yale、ORL화FERET삼개인검수거고응용차방법적실험결과표명,해방법재식별솔상우우AdaBoost화Gabor+AdaBoost.특별시재FERET수거상정도제고경위명현,이차재계산복잡도상QWT특정제취명현저우Gabor특정제취.
