结合伽马变换和小波变换的PCA人脸识别算法

• 作者: 王晓华 赵志雄
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 伽马变换 小波变换 主成分分析
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 190-193
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0060

摘要

为了有效地提取人脸特征,提出了一种在传统PCA算法的基础上,结合伽马变换与小波变换的人脸识别算法.该方法对人脸图像进行伽马变换,消除光照等非线性因素的影响;对变换后的人脸图像进行小波分解,用得到的低频分量来替代原始人脸;对得到的人脸低频分量作PCA特征提取,得到最终的鉴别特征.在ORL人脸库上进行测试,该算法的识别率比传统的PCA算法提高了6.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓华	西安工程大学电子信息学院	76	316	10.0	13.0
2	赵志雄	西安工程大学电子信息学院	4	21	2.0	4.0