【摘 要】
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人脸自动识别系统研究是计算机领域的一项重要课题.在最近的10年里产生了许多人脸识别算法.主元分析法和线性判别分析属于统计方法的范畴是解决分类识别问题的重要工具.但是
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人脸自动识别系统研究是计算机领域的一项重要课题.在最近的10年里产生了许多人脸识别算法.主元分析法和线性判别分析属于统计方法的范畴是解决分类识别问题的重要工具.但是在人脸自动识别系统研究中,这些方法在对信号图像高频部分进行处理时效果不明显.该文使用基于小波包的LDB(Local Discriminant Basis)方法来解决这一问题.该文采用的方法是先用小波包对信号图像进行分解,在最优基的选择过程中利用新的LDB方法作为阈值标准.该文在对Yale数据库和FERET数据库的测试表明该方法能够容忍一定程度的表情,姿态,光照,旋转等的差异.另外与同类方法相比,基于小波包的LDB方法具有以下优点:(1)在结合小波包进行人脸识别的过程中,对于图像的高频部分的处理效果明显,能够获取更多的人脸图像的细节信息,而处理所需的代价相对较低;(2)在该文章所提到的统计识别方法中,需要进行人脸图像先验概率的估计,但该文方法通过原始的LDB方法,进行数学推导,可以跳过对图像先验概率的估计,直接利用图像的时频能量作为小波包最优基选择的阈值标准.试验结果表明,把LDB方法运用到小波包的人脸识别算法中,识别率会有所提升.
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