基于离散小波变换和主成分分析的人脸识别

• 作者: 蒋念平 陈霖
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 小波变换 主成分分析 余弦相似度分类器
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 155-158
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2805字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.06.037

摘要

提出了一种基于离散小波变换、主成分分析和余弦相似度分类器的人脸识别方法.首先对图像进行二维离散小波变换,得到近似分量以及水平、垂直和对角细节分量,然后对每幅图像进行二维主成分特征提取.最后,使用余弦分类器对4种特征进行分类并融合得出最终结果.实验表明,此方法准确率要优于单一的二维主成分分析,且余弦相似度分类器拥有比欧几里得距离更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋念平	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	58	462	10.0	19.0
2	陈霖	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	2	1.0	1.0