基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别

摘要：

提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法，并与五种相关方法进行实验比较。首先对人脸图像做不完全小波包分解，对双向低频子空间图像直接进行特征提取，对含有一个方向低频成分的高频子空间图像先求平均，再进行提取特征；然后用得到的不同子空间图像训练模糊分类器；最后用模糊积分融合训练的模糊分类器。该方法能够充分利用不同频率小波子空间图像中包含的有用信息，从而提高人脸识别的精度。在ORL、YALE、JAFFE和FERET这4个人脸数据库上进行实验，实验结果表明该方法在识别精度方面均优于五种相关方法。

关键词：人脸识别、小波包变换、子空间集成、二维主成分分析、二维线性判别分析

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61170040;河北省自然科学基金项目F2013201220;河北省高等学校科学研究重点项目ZD20131028

在线出版日期：2014-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：794-801