基于加权小波分解和PCA的人脸识别

• 作者: 叶延亮 董明星
• 来源期刊: 吉林化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 加权小波分解 k-近邻法 PCA
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 60-62
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2853.2008.01.016

摘要

小波分解可以大幅度降低人脸图像的维数,图像的基本信息不丢失,可以很好地表征人脸特征.用低频分量和加权高频分量分别结合PCA进行特征提取,分别计算待测试人脸与低频、高频训练人脸的欧式距离,加权计算出新的距离系数,然后利用k-近邻法分类.实验表明此方法的识别率高、训练的时间短.