基于小波域PCA与LDA相结合的红外人脸识别方法*

提出了一种新的小波域主元分析与线性辨别分析相结合的红外人脸识别方法。首先通过DWT将红外人脸图像通过二级小波分解成七个子带,舍去两次分解中的对角子带,对剩下的五个子带进行有效的组合;然后用PCA方法对组合后的向量进行特征提取,再把PCA提取的特征向量进行线性辨别分析;最后用欧氏距离和三近邻分类器得到分类结果。同传统的PCA和PCA LDA的方法相比,该方法更能利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别效果。     

基于血流图和小波包域傅立叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图和小波包域傅立叶变换的红外人脸识别方法.该方法首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行3级小波包分解,得到一棵小波包分解树,选取其中识别率最高的若干个结点分别进行傅立叶变换,得到每个结点的特征矩阵,再通过欧氏距离和三阶近邻分类器得到各选中结点的识别结果.最后将这些结果进行融合,得到最终的识别结果.同传统的PCA,DWT PCA以及频谱脸等方法相比,所提出的方法更能充分利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别效果.