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利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.
基于DT—CWT和SVM的人脸图像集成分类方法
【摘 要】
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利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.
【机 构】
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山东女子学院信息技术学院,中国矿业大学理学院
【出 处】
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云南民族大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年05期
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金（50225414）,山东省高等学校科技计划项目（J09LG51）.
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