基于小波和最近邻凸包分类器的人脸识别

• 作者: 周晓飞 姜文瀚 杨静宇
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 小波变换 凸包 最近邻凸包分类 图像识别 人脸识别
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 212-214
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.04.090

摘要

本文提出一种新型的人脸识别方法.该方法首先通过二维小波变换提取人脸图像的低频特征,然后采用最近邻凸包分类器对该特征进行分类.二维小波变换是提取图像特征的有效方法之一,在保留原始图像的主要特征的同时,还能够有效降低图像维数;最近邻凸包分类器是一种以测试样本点到各类别训练样本凸包的距离作为相似性度量的分类算法.本文将这两项技术相结合在ORL人脸识别数据库上取得了良好的实验效果.