结合DCT和WT的多分类器融合的光照人脸识别

被引：3

作者：

冯浩 ^{[1
,2
]}

陈勇 ^{[1
]}

王宪保 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 浙江工业大学信息工程学院

[3] 不详

[4] 嘉兴学院

[5] 不详

来源：

计算机工程与应用 | 2010年 / 08期

关键词：

离散余弦变换; 小波变换; 光照补偿; 多分类器融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为进一步提高各种光照条件下的人脸识别精度,提出了一种将光照补偿和光照不变特征提取相结合的人脸识别方法。算法先应用对数域DCT进行光照补偿;然后,用三次样条二进小波分解提取一个低频子图和三个对光照变化鲁棒的边缘细节子图;接着,用二维线性判别分析进行特征降维并构造四个分量分类器;最后,通过多分类器融合规则进行融合分类。该文算法在CAS-PEAL人脸库光照子集上的实验达到了83.91%的识别率,在YaleB人脸库上则实现了100%的识别率,实验结果证明了该文算法对光照变换具有较好的鲁棒性。

引用

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页数：4