基于小波域奇异值分解的人脸识别方法

• 作者: 彭进业 李岩 温文龙 谢明华 闫荣华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 小波变换 奇异值分解 反对称双正交小波
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 212-214,217
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.04.074

摘要

通过分析小波分解系数对光照、姿态、表情所表现出来的特性,选择了不同系数的组合进行奇异值分解,提高了在光照、姿态、表情变化等情况下人脸识别的鲁棒性.采用Harvard、Umist和Yale 3个人脸库对该文提出的方法进行了人脸识别实验.结果表明,基于小波分解系数优化组合的奇异值分解方法的识别率高于在原图上的奇异值分解方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭进业	西北大学信息科学与技术学院	99	701	13.0	21.0
2	闫荣华	西北大学信息科学与技术学院	1	9	1.0	1.0
6	李岩	西北大学信息科学与技术学院	17	93	5.0	9.0
7	谢明华	西北大学信息科学与技术学院	2	13	2.0	2.0
8	温文龙	中国科学院西安光学精密机械研究所	8	30	4.0	5.0