基于小波变换的二维独立元在人脸识别中应用

针对二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)和独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)的特点,给出了二维独立元分析(Two-Dimensional Independent Component Analysis,2DICA)的概念。在2DICA算法的基础上,提出了基于小波变换(Wavelet-Transform,WT)的2DICA(Wavelet-Transform and Two-Dimensional Independent Component Analysis,WT-2DICA)人脸识别算法。首先,利用小波变换将原始图像的高频分量和低频分量进行不同程度的分离,并忽略高频分量,获得原始图像的基本特征;然后,利用2DICA算法求得投影特征;最后依据最近邻法则完成人脸识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果表明,WT-2DICA算法正确识别率高于2DPCA算法与2DICA算法,是一种有效的人脸识别方法。