基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法

被引：6

作者：

谢永华 ^{[1
]}

陈伏兵 ^{[2
]}

张生亮 ^{[2
]}

杨静宇 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学计算机科学系

[2] 南京理工大学计算机科学系

来源：

计算机应用与软件 | 2008年 / 01期

关键词：

人脸分块; 小波变换; 奇异值阈值压缩; 特征融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于分块小波变换与奇异值阈值压缩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,并根据图像块的位置分布选取不同的频率分量,然后对该分量进行奇异值阈值压缩与特征融合,最后在ORL人脸库上利用最近邻分类器对该特征进行分类识别,验证了算法的有效性。

引用

页码：30 / 32+78 +78

页数：4

共 4 条

[1] 人脸识别中应用小波变换的两个关键问题 [J].

周国民 ;

陈勇 ;

李国军 .

浙江大学学报(理学版), 2005, (01) :34-38

[2] 基于小波变换的主元分析人脸图象识别 [J].

高西奇，周洪祥，何振亚 .

东南大学学报, 1996, (02) :137-141

[3]

基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法 .2 洪子泉,杨静宇. 计算机研究与发展 . 1994

[4]

Face recognition by applying wavelet subband representation and kernel associative memory .2 Zhang B L,Zhang H H,Sam S Z. IEEE Trans on neural networks . 2004

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