小波分析和稀疏表示的人脸图像识别方法

• 作者: 巩燕 王国权
• 来源期刊: 黑龙江科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 小波分析 稀疏表示 PCA 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 510-514
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3824字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-7262.2019.04.023

摘要

为提高人脸图像识别率,提出一种小波分析和稀疏表示相结合的人脸图像识别方法.首先采用小波分析方法将图像分层,得到一副低频分量和水平、 垂直、对角线分量,然后对人脸图像进行主成分特征提取和降维,稀疏表示各个图像,再根据分类器性能不同,判断多个分类结果,实现不同复杂干扰情况下的图像识别.利用ORL数据库和Yale数据库图像开展仿真实验,结果表明,文中算法较传统的稀疏表示具有更好的识别效果.该研究为人脸图像识别提供了新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国权	黑龙江科技大学计算机与信息工程学院	44	313	7.0	16.0
2	巩燕	黑龙江科技大学计算机与信息工程学院	2	2	1.0	1.0