一种基于加权小波和改进的Fisher脸的人脸识别方法
小波变换在人脸识别中得到了越来越广泛的应用,然而大多数应用小波变换对人脸图像进行预处理时,都仪仅采用了对图像进行小波分解后的近似图像,其实在进行小波分解过程中得到的图像的水平细节和垂直细节表现了眼睛,鼻了,嘴等细节,对人脸的表示也起到了一定作用.Fisher脸法是将PCA与FLD方法相结合,在用PCA方法得到最佳描述矩阵的基础上,得到一个最佳鉴别矩阵,使得到的特征向量更易于分类,然而此方法受维数限制,即特征维数不能大于人脸类别数.本文提出了一种基于加权小波和改进的Fisher脸的人脸识别方法,将小波分解得到的近似图像,水平细节,垂直细节按一定权重进行加权后,用改进的Fisher脸法进行特征提取,经过改进后,Fisher脸方法可以小受维数的限制.通过在ORL人脸数据库上进行的实验表明,本文的方法获得了较好的识别率.
人脸识别 加权小波 小波变换 人脸图像 小波分解 最佳描述矩阵
李杰 阮秋琦
北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所,北京 100044
国内会议
福州
中文
417-421
2008-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）