【摘 要】
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提出了一种采用小波包重构系数矩阵与改进SVD的人脸识别新算法。小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力。小波包重构系数矩阵与原始图像矩阵的尺寸相同,具有较高的精度。使用常规Colub-Reish算法的奇异值分解(SVD)所得到的奇异值(SV)按由大到小的顺序重新排列过,无法确定每个SV与输入矩阵列向量的对应关系。改进的SVD方法能够使得奇异值与每个频带的重构
【机 构】
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燕山大学,河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北,秦皇岛,066004
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提出了一种采用小波包重构系数矩阵与改进SVD的人脸识别新算法。小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力。小波包重构系数矩阵与原始图像矩阵的尺寸相同,具有较高的精度。使用常规Colub-Reish算法的奇异值分解(SVD)所得到的奇异值(SV)按由大到小的顺序重新排列过,无法确定每个SV与输入矩阵列向量的对应关系。改进的SVD方法能够使得奇异值与每个频带的重构系数相对应,进而构造出人脸图像小波包重构系数矩阵的奇异值特征向量,并采用基于方差计算的相似度分类方法识别
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