基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：keaiyuyu66

【摘要】

：

提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法.该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析（M2DPCA）抽取特征,再进行加权最大

【作者】

：

关学忠王文锋张新城尹廷武张璐

【机构】

：

东北石油大学电气信息工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2016年12期

【关键词】

：

简单加权小波变换模块二维主成分分析(M2DPCA) 加权最大散度差鉴别分析(WMSD) weight wavelet transformModular 2 D

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提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法.该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析（M2DPCA）抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析（WMSD）得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别.该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题.在ORL 人脸库上实验,以验证该方法的有效性.

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