基于小波和非负稀疏矩阵分解的人脸识别方法

• 作者: 欧阳怡彪 章毅 蒲晓蓉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 小波变换 非负矩阵分解 Fisher线性判别
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 159-162
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.10.055

摘要

提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别.用小波变换分解人脸图像,选择最低分辨率的子段,既能捕获到人脸的实质特征,又有效地降低了计算复杂性;非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征;Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类.实验结果表明,这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感,具有良好的健壮性和较高的识别效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳怡彪		1	20	1.0	1.0
2	蒲晓蓉		2	51	2.0	2.0
3	章毅		2	51	2.0	2.0