一种基于小波特征贡献率的融合特征的检索算法

• 作者: 冯玮 张丹 王玉德
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 小波变换 贡献率 主成分分析 加权融合 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TN248.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2018.01.110

摘要

提出了一种基于小波特征贡献率融合特征的图像检索算法.首先,使用Daubechies小波族中的db4小波对人脸图像进行三层小波分解,按照4个分量对图像检索的贡献率进行加权处理.其次,采用主成分分析方法(PCA)获取人脸图像的降维特征.然后,融合小波加权特征与PCA降维特征,得到图像的检索特征,最后利用最近邻分类器实现图像的分类检索.在ORL、Yale库上进行实验,图像检索准确率分别达到98.75％和96.67％,表明算法具有较好的识别效果,有良好的适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉德	曲阜师范大学物理工程学院	49	334	11.0	16.0
2	张丹	曲阜师范大学物理工程学院	3	8	2.0	2.0
3	冯玮	曲阜师范大学物理工程学院	3	15	3.0	3.0