现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2009年
22期
96-98,101
,共4页
人脸识别%虹膜识别%离散小波变换%核Fisher辨别分析%特征融合
人臉識彆%虹膜識彆%離散小波變換%覈Fisher辨彆分析%特徵融閤
인검식별%홍막식별%리산소파변환%핵Fisher변별분석%특정융합
小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息.因此,先用离散小波变换(DWT)分别获取人脸与虹膜的低频分量;然后,核Fisher辨别分析(KFDA)提取人脸与虹膜融合后的KFDA特征;最后,采用最小距离分类器(KNN)完成识别.基于ORL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法实现了人脸与虹膜的特征融合识别,有效地提高了识别率,克服了Fisher算法的"小样本"效应,为多生物特征身份识别提供了一种新途径.
小波變換將樣本圖像分解為低頻分量和高頻分量,去除其高頻分量,用低頻分量來做人臉識彆能有效削弱光照的影響;覈方法可以將非線性可分的低維樣本空間變換為線性可分的高維空間;人臉與虹膜融閤包含更多有用的鑒彆信息.因此,先用離散小波變換(DWT)分彆穫取人臉與虹膜的低頻分量;然後,覈Fisher辨彆分析(KFDA)提取人臉與虹膜融閤後的KFDA特徵;最後,採用最小距離分類器(KNN)完成識彆.基于ORL人臉數據庫與CASIA虹膜數據庫的實驗結果錶明,該方法實現瞭人臉與虹膜的特徵融閤識彆,有效地提高瞭識彆率,剋服瞭Fisher算法的"小樣本"效應,為多生物特徵身份識彆提供瞭一種新途徑.
소파변환장양본도상분해위저빈분량화고빈분량,거제기고빈분량,용저빈분량래주인검식별능유효삭약광조적영향;핵방법가이장비선성가분적저유양본공간변환위선성가분적고유공간;인검여홍막융합포함경다유용적감별신식.인차,선용리산소파변환(DWT)분별획취인검여홍막적저빈분량;연후,핵Fisher변별분석(KFDA)제취인검여홍막융합후적KFDA특정;최후,채용최소거리분류기(KNN)완성식별.기우ORL인검수거고여CASIA홍막수거고적실험결과표명,해방법실현료인검여홍막적특정융합식별,유효지제고료식별솔,극복료Fisher산법적"소양본"효응,위다생물특정신빈식별제공료일충신도경.
