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基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法
引用本文:王玉德,赵焕利,薛乃玉.基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法[J].红外与激光工程,2012(11):3118-3122.
作者姓名:王玉德  赵焕利  薛乃玉
作者单位:曲阜师范大学物理工程学院
基金项目:山东省自然科学基金(ZR2010FM023)
摘    要:从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。

关 键 词:特征提取与识别  分块小波变换  二维主成分分析(2DPCA)  支持向量机

Feature extraction and recognition algorithm of human face based on intersected wavelet transform and 2DPCA
Wang Yude,Zhao Huanli,Xue Naiyu.Feature extraction and recognition algorithm of human face based on intersected wavelet transform and 2DPCA[J].Infrared and Laser Engineering,2012(11):3118-3122.
Authors:Wang Yude  Zhao Huanli  Xue Naiyu
Affiliation:(College of Physics and Engineering,Qufu Normal University,Qufu 273165,China)
Abstract:
Keywords:
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