基于小波特征的快速核主分量分析技术

• 作者: 杨静宇 王正群 陈才扣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 核主分量分析 小波分解 特征抽取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2004,（22）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 45-47,93
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4093字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.22.015

摘要

论文提出了基于小波特征的核主分量分析技术,即在进行非线性映射之前,首先利用小波变换对原始输入训练样本进行预处理,获取低频平滑、水平细节和垂直细节等三个子图的小波特征,然后在频域上,对它们分别进行核主分量分析(KPCA),对最终获得的3组特征向量设计了一种特征融合的方法.在0RL标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核主分量分析方法,而且,特征抽取速度提高了11倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈才扣	南京理工大学计算机科学与工程系	36	311	10.0	15.0
5	王正群	扬州大学计算机科学与工程系	59	362	10.0	16.0
6	杨静宇	南京理工大学计算机科学与工程系	623	11098	50.0	74.0