基于小波特征的快速核主分量分析技术

被引：2

作者：

陈才扣

王正群

杨静宇

不详

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与工程系

[2] 扬州大学计算机科学与工程系

[3] 南京理工大学计算机科学与工程系南京扬州大学计算机科学与工程系

[4] 扬州

[5] 南京

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 22期

关键词：

核主分量分析; 小波分解; 特征抽取; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

论文提出了基于小波特征的核主分量分析技术,即在进行非线性映射之前,首先利用小波变换对原始输入训练样本进行预处理,获取低频平滑、水平细节和垂直细节等三个子图的小波特征,然后在频域上,对它们分别进行核主分量分析(KPCA),对最终获得的3组特征向量设计了一种特征融合的方法。在ORL标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核主分量分析方法,而且,特征抽取速度提高了11倍。

引用

页码：45 / 47+93 +93

页数：4