基于小波子空间集成的人脸识别

• 作者: 张素芳 王熙照 翟俊海 翟梦尧
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 小波变换 子空间集成 二维主成分分析 二维线性判别分析
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 1-6,29
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸识别;第2种方法首先对人脸图像做L层小波分解,然后对每1层的3个高频子空间图像求平均,连同每层的1个低频子空间图像得到L个小波子空间图像,最后集成这L个小波子空间图像进行人脸识别。本文提出的方法充分利用了不同频率小波子段图像的识别信息,能够提高人脸识别的精度。在ORL、YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的实验结果显示,本文提出的方法特别是方法 2在识别精度方面都优于其他方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张素芳	河北省信息工程学校数学教研室	10	86	6.0	9.0