期刊专题

10.3969/j.issn.1007-2276.2012.11.049

基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法

引用
从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法.该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别.试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法.

特征提取与识别、分块小波变换、二维主成分分析(2DPCA)、支持向量机

41

TP391.4(计算技术、计算机技术)

山东省自然科学基金ZR2010FM023

2013-02-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

3118-3122

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

红外与激光工程

1007-2276

12-1261/TN

41

2012,41(11)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn