原文服务方: 计算技术与自动化       
摘要:
使用基于肤色的检测方法分割出人脸并进行归一化,利用小波变换压缩降维以减少计算量.针对原有奇异值分解的不足,将图像矩阵进行投影,并将整体与三组局部图片的奇异值结合进行改进,利用BP神经网络进行分类识别,进行人脸识别仿真实验.结果表明,所提出的基于小波变换和改进的奇异值分解特征提取方法是一种实用、可行的方法.
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文献信息
篇名 基于小波变换和改进的奇异值分解的人脸识别
来源期刊 计算技术与自动化 学科
关键词 人脸识别 特征提取 小波变换 奇异值分解
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 91-94
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6199.2008.04.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王敏 解放军理工大学气象学院 46 290 10.0 14.0
2 王彦杰 解放军理工大学气象学院 7 79 3.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
特征提取
小波变换
奇异值分解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算技术与自动化
季刊
1003-6199
43-1138/TP
16开
1982-01-01
chi
出版文献量(篇)
2979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
14675
论文1v1指导