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基于DWT,2DPCA和KPCA的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
利用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,有效去除人脸图像高频分量的影响;再利用二维主元分析对小波变换后的人脸低频分量实行提取特征;然后使用核主元分析再次提取特征;最后用最小距离分类器完成人脸识别.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该算法能提高人脸识别率,有效减少计算量和降低计算复杂度. 相似文献
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对压缩感知在人脸识别中的应用进行了研究,提出了一种基于小波包变换和压缩感知的人脸特征提取算法。首先对人脸图像进行小波包变换,提取人脸低频、高频四个频带特征,完成基函数字典下的稀疏表示,再运用投影矩阵进行降维和有效区分信息的提取,得到最终特征向量。本算法有较好的识别率,对表情、姿态和遮挡物有很好的鲁棒性。同时因不进行重构算法计算最优稀疏解,使得压缩感知部分运算量得到很大降低。 相似文献
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提出了基于图像隶属度的主分量人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间.计算训练样本和待测样本在人脸特征空间中的投影向量间的距离.引入图像隶属函数,作为识别分类器进行人脸识别.针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有良好的识别分离能力. 相似文献
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提出了一种小波局部特征结合LDA(线性判别分析)的人脸识别算法。首先对图像分块,选取包含图像信息量多的区域进行小波变换并提取特征,将小波分解得到的低频部分利用LDA投影求得人脸识别特征,最后利用最近邻分类器对图像进行分类。在ORL和Yale人脸数据库上进行实验,结果表明使用小波局部特征结合LDA的方法可达到较高的识别率。 相似文献
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为了改善复杂光照条件下人脸识别的性能,提出结合小波变换和LBP(Local Binary Pattern,LBP)提取复杂光照下人脸图像的对数域特征来进行人脸识别。本文首先将人脸图像由空域变换到对数域,再做两级离散小波分解,并利用高频分量重构原图,也即对人脸图像进行高通滤波,滤除低频光照成分,以达到复杂光照补偿的目的,最后利用分块LBP提取光照补偿后图像的局部纹理特征,并将这些特征应用于人脸识别。基于Yale-B和CMU-PIE人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性,具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。 相似文献
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特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。 相似文献
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本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析.该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别.详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计.通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率.因此,很难在复杂环境中应用. 相似文献
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基于小波分解和支持向量机的准正面人脸识别方法 总被引:5,自引:0,他引:5
基于小波分解提取人脸特征技术和多分类支持向量机模型,提出了一种新的准正面人脸识别算法。小波分解提取人脸特征具有对表情变化不敏感的特点;支持向量机作为分类器被认为具有很高的推广(generalization)性能,无需先验知识。在所提出的算法中,首先对训练图像进行预处理,然后使用小波分解方法对人脸图像进行特征提取,用所提取的人脸特征向量训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。利用ORL人脸图像库对该算法的实验测试结果,以及与其它人脸识别方法的比较结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。 相似文献
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小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着广泛的应用.数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域.指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求.为此,简要的介绍了小波包变换的基本原理,给出了基于小波包变换的指纹图像压缩方法. 相似文献
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提出了一种结合小波变换和RFPCA(robust fuzzy PCA)的特征提取方法,利用SVM(Support Vector Machine)分类器来分类缺陷图像。小波变换具有保留主要信息、去除噪声、多分辨率、去相关性等特点;对变换后的图像采用RFPCA进行识别,可以降低图像噪声的影响。由于小波变换后的图像只为原图像的1/4,大大降低了图像矩阵的数据量,可以用在需要大量训练样本和测试样本的情况。实验结果表明,所提出的方法在识别率有所提高,大大减少了样本训练和识别的时间。 相似文献
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结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征,最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。 相似文献