基于小波变换和二维非负矩阵分解的人脸识别算法

• 作者: 娄昊 李孔震 王炳和 郑烨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 二维离散小波变换 二维非负矩阵分解 人脸识别 图像融合
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1275-1277,1280
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.086

摘要

结合二维离散小波变换(2DDWT)和二维非负矩阵分解(2DNMF)两者的优点,提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT+2DNMF.首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域,并对三个高频子块进行图像融合,然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征,进而对特征数据进行加权处理.ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明,与PCA、SVD、NMF以及2DDWT+ NMF算法相比,新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王炳和	武警工程大学信息工程系	41	475	10.0	21.0
2	娄昊	武警工程大学信息工程系	10	74	6.0	8.0
6	李孔震	武警工程大学信息工程系	3	22	2.0	3.0
7	郑烨	武警工程大学信息工程系	4	34	3.0	4.0