基于多分辨率下节点图像融合的人脸识别方法

• 作者: 何东健 何晓 张立刚
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 多分辨率 小波包分解 (2D)2PCA 特征矩阵 节点图像
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: "第七届信号和信息处理联合学术会议"专栏
• 页码范围: 1700-1704
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3472字
• 语种: 中文

摘要

人脸识别是人机接口和生物信息领域研究的重要方面,得到广泛的关注,人脸特征提取是其重要环节之一.为了克服人脸光照和表情变化对特征提取的影响,提出在小波包分解后的多分辨率下利用(2D)<'2>PCA提取人脸特征进行识别的方法,主要创新包括:(1)以小波包分解所有节点图像为研究对象;(2)提出以识别率来选取"成功"节点;(3)提出一种融合节点图像的方法.首先通过二层小波包分解获取节点图像,采用(2D)<'2>PCA方法提取所有节点图像的特征矩阵,并利用最邻近分类器获取其识别率,然后在选取"成功"节点图像的基础上,构建了一个融合方法进行人脸识别.用CMU PIE和Yale库中的样本进行对比测试,结果表明本方法的高效性,同时也说明融合多分辨率下的节点图像能有效提高识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何东健	西北农林科技大学信息工程学院	188	3174	30.0	46.0
2	何晓	西安电子科技大学电信学院	2	12	2.0	2.0
3	张立刚	西北农林科技大学信息工程学院	2	25	2.0	2.0