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基于DCT和KDA的人脸特征提取新方法
被引:2
作者
:
王孝国
论文数:
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引用数:
0
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0
机构:
解放军理工大学通信工程学院
王孝国
张雄伟
论文数:
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引用数:
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机构:
解放军理工大学通信工程学院
张雄伟
机构
:
[1]
解放军理工大学通信工程学院
来源
:
电子科技大学学报
|
2006年
/ 04期
关键词
:
人脸识别;
核辨别分析;
最近邻分类器;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
提出了一种新的人脸特征提取方法,该方法采用DCT对人脸图像进行降维和去噪,并通过KDA提取人脸特征。基于该特征,采用NN分类器,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率就达到97.3%,“留一法”识别率为99.5%。仿真结果表明:该方法有效地滤除了人脸图像中的高频干扰信息,明显增强了特征的辨别能力,同时显著地降低了特征维数和计算复杂度。
引用
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页码:450 / 453
页数:4
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