基于小波变换和独立成分分析的人脸识别

• 作者: 刘嵩 向军 张国平 罗敏
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 独立成分分析 小波变换 最近邻分类器 特征提取 非高斯性
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 166-169
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1190.2012.02.010

摘要

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国平	华中师范大学物理科学与技术学院	97	509	11.0	16.0
2	向军	湖北民族学院信息工程学院	30	126	6.0	10.0
3	刘嵩	华中师范大学物理科学与技术学院	34	127	6.0	10.0
5	罗敏	湖北民族学院信息工程学院	15	82	5.0	8.0