基于小波包融合与矩阵主成分分析的人脸识别

• 作者: 刘岚 郭志强 陈元春
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 矩阵主成分分析 小波包
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 158-160,187
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1205-0120

摘要

提出一种改进的小波包融合+2DPCA方法，先对图像进行二层小波包分解，再选取最利于判别分类的4幅高频子图进行融合，将融合子图与低频子图分别进行2DPCA降维和特征提取，最后进行决策级融合，得到识别结果。在Yale和JAFFE标准人脸库上的实验结果表明，该改进方法能有效提高识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘岚	武汉理工大学信息工程学院	62	404	12.0	19.0
2	郭志强	武汉理工大学信息工程学院	23	158	6.0	12.0
3	陈元春	武汉理工大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0