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结合DCT和WT的多分类器融合的光照人脸识别
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:153-155
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]宁波市委党校,浙江宁波315010, [2]浙江工业大学信息工程学院,杭州310014
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60871093);浙江教育厅科研项目(No.200907801);宁波市自然科学基金(No.2012A610050).
  • 相关项目:高维几何仿生信息学的理论研究
中文摘要:

针对人脸图像易受光线和表情影响的特点,提出了一种基于二进小波变换和仿生模式识别的人脸识别方法。应用样条二进小波对人脸图像进行处理,对得到的细节子图进行融合。在FFT和PCA处理与降维后,用仿生模式识别进行学习和识别。实验结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别率。

英文摘要:

Aiming at robustness of face recognition under the condition of illumination perturbations and facial variety, a face recognition method based on dyadic wavelet transform and biomimetic pattern recognition is proposed in this paper. The spline dyadic wavelet is applied to face images. The detail subbands are merged by concatenation. The facial images are treated and reduced dimension respectively by FFT (Fast Fourier Transform) and PCA (Principal Component Analysis). The feature vectors are learned and recognized by biomimetic pattern recognition. The experimental results prove that the correct recognition rate of the method in this paper is higher than traditional recognition method.

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