基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法

• 作 者: 张梦 曾毓敏 李鹏程
• 机 构: 南京师范大学物理科学与技术学院
• 出 处: 南京师范大学学报(工程技术版)
• 发表日期: 2015年02期
• 关键词: 人脸识别 加权小波变换 2D-PCA算法 最近邻分类器 face recognition weighted wavelet transform 2D-PCA a

基于小波变换的人脸识别方法通常将图像变换成低频和高频信息,传统的人脸识别算法大多数都是基于小波变换后的低频信息,没有充分利用高频信息,造成了高频信息中对识别有利信息的丢失.本文提出了一种基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法.首先基于二维离散小波(2D-DWT)对图像进行二层小波变换,将所得的低频信息和水平、垂直和对角高频信息进行加权融合.在此基础上,采用二维主成分分析(2D-PCA)方法进行特征提取;最后采用最近邻分类器进行分类识别.基于ORL标准人脸数据库的实验结果表明,本文提出的方法