基于小波变换的频谱特性及人工免疫的人脸识别

• 作者: 冯力刚 杨洁 蒋加伏
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分解 频谱性 人工免疫系统 模板特征
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 图象与模式识别
• 页码范围: 176-178,188
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.12.053

摘要

该文提出了用小波分解的频谱性和人工免疫系统进行人脸识别的方法.人脸图象经过小波分解后,其能量集中在分解的低频带上,因此对低频带图象进行频谱性分析后提取的特征向量具有对人脸图象表情不敏感且大大降低存储空间和计算复杂性的优点.人工免疫系统是对自然免疫系统的模拟,通过进化学习后,可以在外部病原体和身体自己的细胞之间进行辨别,并且人工免疫系统的克隆算法能够较好地保持群体的多样性,具有良好的泛化能力.因此对每一个人脸模板特征都可以用人工免疫系统中的模式识别方法生成一个特征评判集合,然后待识别的图象就可以用模版特征的评判集合来进行评判.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋加伏	长沙理工大学计算机与通信工程学院	62	490	14.0	18.0
2	杨洁	长沙理工大学计算机与通信工程学院	17	84	6.0	8.0
3	冯力刚	长沙理工大学计算机与通信工程学院	3	28	2.0	3.0