融合WMD矩阵与2DPCA的人脸特征抽取与识别

• 作者: 张生亮 杨静宇 谢永华 陈伏兵
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波矩描述子 二维主成分分析 人脸 特征抽取
• 年，卷（期）: 2007,（16）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.16.008

摘要

提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法.该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别.NUST603人脸库上的实验结果验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学系	623	11098	50.0	74.0
2	张生亮	南京理工大学计算机科学系	16	422	12.0	16.0
3	陈伏兵	南京理工大学计算机科学系	20	589	15.0	20.0
4	谢永华	南京信息工程大学计算机科学系	12	139	6.0	11.0