基于小波包的新LDB人脸识别方法

• 作者: 杨颖娴
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 小波包 局域判别基
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 297-300
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.07.074

摘要

研究人脸特征优化识别问题,图像信息中存在不同噪声和不同人脸特征.通过特征提取识别,获得不同人脸特征.针对传统人脸识别方法的识别率受光照、旋转等约束条件影响大的缺点,为了提高识别率,提出了一种根据小波包变换和改进的LDB(Local Discriminant Basis)方法相结合的人脸识别方法.算法首先利用小波包对人脸图像进行分解,再采用改进的LDB方法获取最佳分类特征,最后利用Euclidean距离函数进行分类识别.在人脸库Feret进行实验.结果表明,新算法减少了计算复杂度,提高了识别率,为人脸识别提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨颖娴	广东司法警官职业学院信息管理系	18	66	4.0	8.0