小波包变换和二维四元数主成分的人脸识别

• 作者: 丛文龙 徐永红 洪文学
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 四元数 小波包变换 二维主成分分析
• 年，卷（期）: 2011,（30）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 176-179,205
• 分类号: TP391
• 字数: 4913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.30.048

摘要

提出了一种用小波包变换(WPT)和二维四元数主成分分析(2DQPCA)的灰度人脸图像识别算法.将对人脸灰度图像经小波包变换得到的分解系数构成四元数矩阵,通过2DQPCA实现数据降维并构造四元数特征空间,将其划分为若干子块,对每个子块根据最近邻算法进行分类并对分类结果投票,根据投票结果实现最终的人脸识别.该方法与PCA等传统方法在Orl、Yale等四个人脸数据库上的实验结果比较表明,该方法在识别率上有明显优势,且对光照、表情变化具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪文学	燕山大学电气工程学院	171	1752	22.0	36.0
2	徐永红	燕山大学电气工程学院	29	105	5.0	9.0
3	丛文龙	燕山大学电气工程学院	1	3	1.0	1.0