基于模糊准则的小波特征选择在人脸识别中的应用

• 作者: 史泽林 李德强 黄莎白
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 特征选择 模糊集 小波包 人脸识别 EFM 主元分析
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 50-53,65
• 页数: 5页
• 分类号: TP398
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2005.01.011

摘要

提出一种基于模糊准则的小波特征选择方法来实现人脸识别.首先,利用模糊准则得到最优小波包分解;其次,亦利用模糊准则对最优小波包分解中特征(小波系数)的分类能力进行评价并排序;再次,选择鉴别能力强的特征并将它们输入到EFM模型以实现降维,并使用基于最小二乘误差的线性鉴别函数实现分类.人脸识别实验结果表明基于模糊准则的小波特征选择方法的识别率要高于主元分析(PCA)算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史泽林	中国科学院沈阳自动化研究所	81	1110	18.0	29.0
5	黄莎白	中国科学院沈阳自动化研究所	37	781	16.0	26.0
6	李德强	中国科学院沈阳自动化研究所	10	88	6.0	9.0