基于2DDWT与2DPCA的人脸识别算法

来源 :第三届全国数字娱乐与艺术暨数字家庭交互应用技术与设计学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：snoopy_cp

【摘要】

：

本文利用二维离散小波变换(Two-dimensional Discrete Wavelet Transform,2DDWT)获取人脸图像的低频分量,去除了人脸图像高频分量的影响;然后,二维主元分析(Two-dimensional

【作者】

：

甘俊英;何思斌;

【机构】

：

五邑大学信息学院江门529020

【出处】

：

第三届全国数字娱乐与艺术暨数字家庭交互应用技术与设计学术研讨会

【发表日期】

：

2008年期

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本文利用二维离散小波变换(Two-dimensional Discrete Wavelet Transform,2DDWT)获取人脸图像的低频分量,去除了人脸图像高频分量的影响;然后,二维主元分析(Two-dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)算法对人脸图像的低频分量进行特征提取,最小距离分类器完成人脸识别,减小了计算量和计算复杂度.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明本文提出的2DDWT-2DPCA算法识别率有明显的提高.

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