融合小波与2DPCA的SVM人脸识别

兰宇飞; 薛惠锋; 柳丹

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融合小波与2DPCA的SVM人脸识别

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近年来,人脸识别由于其诱人的应用前景再次成为模式识别领域的研究热点.分析了小波变换、2DPCA以及SVM 3种方法在人脸识别中各自的优势,提出了融合小波和2DPCA进行SVM人脸识别的方法.首先对原始图像采用小波分解提取低频信息,忽略高频分量;然后利用2DPCA进行特征提取;最后把降维后的数据输入SVM进行分类识别.该方法在ORL、Yale人脸库上的实验表明,与传统的方法相比,不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少.

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来源
《测控技术》 |2010年第5期|36-39|共4页
作者
兰宇飞; 薛惠锋; 柳丹;
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作者单位

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人脸识别; 小波变换; 二维主元分析; 支持向量机;

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