曲波变换和独立分量分析的人脸识别

• 作者: 张琳梅 张雪峰
• 来源期刊: 南京理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 曲波变换 独立分量分析 小波变换
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.01.010

摘要

为了获得更高的人脸识别率,加快人脸识别速度,提出了曲波变换和独立分量分析相融合的人脸识别算法.首先采用曲波变换对人脸图像进行处理,得到尺度和方向上的曲波系数,并对曲波系数进行加权和融合,然后采用独立分量分析选择对人脸识别具有重要贡献的特征,减少冗余特征,加快人脸分类器的识别速度,最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别的分类器,并采用经典人脸数据库进行仿真分析.结果表明,该文算法的人脸平均识别率超过了95%,平均识别时间完全可以满足人脸在线识别要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪峰	信阳农林学院信息工程学院	17	56	4.0	7.0
2	张琳梅	信阳农林学院信息工程学院	8	33	4.0	5.0