双树复小波多频带类内类间不确定度融合的人脸识别

摘要：

为了更好地获取人脸的纹理特征和解决人脸多频带的权值问题,提出了双树复小波多频带类内类间不确定度特征融合的人脸识别算法.首先使用了人脸双树复小波多频带特征构建人脸的纹理特征,引入了双树复小波多频带类内类间的不确定度计算多频带特征权值,同时采用了二维主成份分析方法对人脸多频带特征进行重构线性子空间,人脸子空间加权融合得到的最终特征能够保证投影后样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离.使用ORL人脸图像库进行了实验与分析,结果表明所提出的方法比经典的二维主成份分析、传统小波、Gabor小波和双树复小波方法取得了更好的识别效果.

关键词：人脸识别、双树复小波、类内类间不确定度、特征融合、二维主成份分析

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61262036,61262015;同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金项目,江西省光电子与通信重点实验项目2011010;江西省分布计算工程技术研究中心项目2012006;江西省教育厅科研项目GJJ13228;江西师范大学青年成长基金

在线出版日期：2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：87-90