基于曲波与主分量分析的人脸识别

• 作者: 屈小娥 张九龙 张志禹 石争浩 赵阳
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 曲波变换 主分量分析 人脸识别 各向异性
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 智能感知与识别处量
• 页码范围: 1255-1256,1260
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2138字
• 语种: 中文

摘要

为克服小波变换仅能有效表达图像中点奇异性的弱点,采用曲波变换进行人脸图像特征提取,结合主分量分析(PCA)进行降维用于人脸识别.曲波变换直接以曲线为表达基元,其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性,而且是各向异性的,所以能更好地表达面部特征.进一步使用主分量分析将特征投影到更具表达力的空间中,从而达到更高的识别率.实验结果表明曲波的性能优于小波,尤其是曲波小尺度系数的识别率明显高于小波高频系数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈小娥	西安理工大学计算机科学与工程学院	11	14	2.0	3.0
2	石争浩	西安理工大学计算机科学与工程学院	28	269	9.0	16.0
3	赵阳	西安理工大学自动化与信息工程学院	17	95	6.0	9.0
4	张九龙	西安理工大学计算机科学与工程学院	24	145	7.0	11.0
5	张志禹	西安理工大学自动化与信息工程学院	68	466	12.0	18.0