基于加权小波分解和Fisherfaces的人脸识别算法研究

• 作者: 张震 李龙
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 白化 预处理 加权小波分解 Fisherfaces方法 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2014.03.012

摘要

提出了一种将加权小波分解和Fisherfaces方法相结合的人脸识别算法.首先,对人脸图像进行加入白化的预处理,去除干扰、噪声的同时平衡图像的能量谱;然后,采用小波分解得到图像的低频分量和水平、垂直高频分量并进行加权组合,结合Fisherfaces方法,在PCA变换后的空间内应用线性判别分析(LDA),解决了类内散布矩阵奇异和PCA在降维过程中不利于样本分类的问题;最后,运用最近邻分类器进行分类识别.基于ORL和YALE人脸库进行实验,确定小波基及分解层数分别为db2小波和2层,选择归一化尺寸和特征维数的最佳参数能够使得识别率分别达到98.75％和100％,且特征维数20～70的对比实验结果表明,该算法具有更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张震	郑州大学电气工程学院	87	476	11.0	17.0
2	李龙	郑州大学电气工程学院	16	51	4.0	6.0