基于离散小波变换和ICA支持向量机的人脸识别

• 作者: 祝加雄 贺元骅
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 离散小波变换 独立成分分析 核函数 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2397字
• 语种: 中文

摘要

为了实现对具有不同光照、姿势和噪声的人脸进行识别并提高识别精度,设计了一种基于离散小波变换和最小二乘支持向量机的人脸识别方法.首先,采用二维离散小波变换对人脸图像进行压缩和降噪,以提取低频特征信息分量,然后采用快速独立成分分析法ICA对经过离散小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,以进一步减少人脸特征向量维数.在获取图像特征向量的基础上,采用径向基函数作为核函数,将训练样本数据输入最小二乘支持向量机进行训练以获得最终的分类模型.在ORL数据库下采用MATLAB仿真工具进行仿真,实验结果表明,该方法能有效地实现对人脸识别,与其他方法相比具有较高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝加雄	乐山师范学院物理与电子工程学院	22	38	4.0	5.0