采用二代曲波变换和反向传播神经网络的人脸识别方法

• 作 者: 许学斌 张德运 张新曼 潘煜
• 机 构: 西安交通大学电子与信息工程学院
• 出 处: 西安交通大学学报
• 发表日期: 2008年10期
• 关键词: 曲波变换 人脸识别 神经网络 curvelet transform face recognition neural network
• 基金项目: 国家高技术研究发展计划资助项目（2005AA121130）,国家自然科学基金资助项目（60602025）.

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二代曲波变换的人脸识别方法.首先将所有样本图像和测试图像通过基于"打包"的快速离散曲波变换进行分解,获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数,再利用曲波变换分解系数中包含了人脸重要特征信息的低频系数,作为特征参数送入反向传播(BP)神经网络中进行学习训练,最后将训练好的BP神经网络用于人脸识别.经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别正确率达到95%,比Daub(2)小波基的小波变换方法的识别正确率提高了2.5%.