2维双树复小波不确定度加权融合的人脸识别

摘要：

在人脸识别中,传统小波、Gabor小波不能很好地表征人脸特征.提出2维双树复小波多频带不确定度加权融合的人脸识别算法,使用了人脸2维双树复小波多频带特征,计算多频带不确定度及其权值并结合多频带特征进行加权融合,能很好得到人脸的特征.该加权融合算法首先计算人脸2维双树复小波多个频带特征图,然后计算多个频带滤波不确定度权值,最后进行加权融合.同时使用了2维主成分分析(2 DPCA)方法对特征向量进行子空间投影,应用欧氏距离作为相似测度实现分类识别.使用英国剑桥Olivetti实验室(ORL)图像库进行了测试,实验结果表明,提出的方法相对于使用2DPCA、Wavelet和Gabor小波的特征提取方法,取得了更好的识别效果.

关键词：人脸识别、2维双树复小波、不确定度、2维主成分分析

所属期刊栏目：17

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60963014

在线出版日期：2012-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：995-1001