基于DCT和KDA的人脸特征提取新方法

• 作者: 张雄伟 王孝国
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 核辨别分析 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 450-453
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73|TP391.41
• 字数: 2963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2006.04.006

摘要

提出了一种新的人脸特征提取方法,该方法采用DCT对人脸图像进行降维和去噪,并通过KDA提取人脸特征.基于该特征,采用NN分类器,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率就达到97.3%,"留一法"识别率为99.5%.仿真结果表明:该方法有效地滤除了人脸图像中的高频干扰信息,明显增强了特征的辨别能力,同时显著地降低了特征维数和计算复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雄伟	解放军理工大学通信工程学院	150	933	16.0	22.0
2	王孝国	解放军理工大学通信工程学院	2	14	2.0	2.0