一种融合小波分解和滤波的KPCA人脸识别方法

摘要：

相关研究指出,人脸图像具有低频稳定性和模式非线性的特点.小波分解和平滑滤波能够削弱人脸图像的高频成分而保留其低频成分,核主成分分析(KPCA)能够提取人脸图像的非线性特征,鉴于此本文提出了一种结合小波分解、平滑滤波和核主成分分析的人脸识别方法.最后在ORL人脸库上进行的大量实验,结果表明,该方法简单易行,比传统的核主成分分析方法的识别率更高,且运算时间增加不多.

关键词：小波分解、邻域平均滤波、高斯滤波、核主成分分析

分类号：TP911.73

在线出版日期：2008-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：8-10