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基于小波變換、二維主元分析與獨立元分析的人臉識別方法

發(fā)布時間:2016-10-20 06:50

  本文關鍵詞:北京大學視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室開放課題基金,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


結合合小波變換(wT)、二維主元分析(2DPcA)和獨立元分析(ICA)的特點,提出一種人臉識別方法.首先,利用小波變換將原始圖像分解為高頻分量和低頻分量,并忽略水平高頻與垂直高頻分量,從而消除噪聲.然后,通過2DPCA對該圖像進行降維,求得白化矩陣.再利用ICA獲得訓練樣本的獨立元成分,同時求得訓練樣本獨立基構造的獨立基子空問.

第20卷第3期

模式識別與人工智能

V01.20No.32007年6月

PR

8LAI

Jun

2007

基于小波變換、二維主元分析與獨立元分析的

人臉識別方法

甘俊英1’2李春芝1

1(五邑大學信息學院江門

529020)

2(北京大學視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室北京

100871)

摘要結合小波變換(wT)、二維主元分析(2DPcA)和獨立元分析(ICA)的特點,提出一種人臉識別方法.首先,利用小波變換將原始圖像分解為高頻分量和低頻分量,并忽略水平高頻與垂直高頻分量,從而消除噪聲.然后,通過2DPCA對該圖像進行降維,求得白化矩陣.再利用ICA獲得訓練樣本的獨立元成分,同時求得訓練樣本獨立基構造的獨立基子空問.最后,將訓練樣本與測試樣本分別朝該獨立基子空間投影,獲得樣本的投影特征,并依據(jù)最近鄰準則完成人臉識別.基于0RL與Yale人臉數(shù)據(jù)庫的實驗結果表明,本文方法正確識別率高于2DPCA、2DPCA—ICA與wT一2DPCA算法.關鍵詞

人臉識別,二維主元分析(2DPCA),獨立元分析(ICA),小波變換(wT)

中圖法分類號TP391。4

Face

R&ognition

Based

on

WaveletTransform.Two—Dimensional

PrincipalComponentAnalysisandIndependentComponentAnalysis

GANJun—Yin91¨.LIChun—Zhil

1(Schoolof

Information,WuyiUniversity,Jiangmen529020)

2(NationalLaboratoryonMachinePerception,PekingUniversity,Beijing100871)

ABSTRACT

Combinedwithwavelet

transform(WT),,tWO—dimensional

principalcomponentanalysis

(2DPCA)andindependentcomponentanalysis(ICA),amethodforfacerecognitionispresented.

Firstly,theoriginalimagesare

decomposedintohigh—frequencyandlow—frequencycomponentsby

using

WT.The

horizontalandverticalhigh—frequencycomponentsare

ignored,andthenoiseis

eliminated.Then,dimensionreductionisperformedby2DPCA,and

whitenedmatrixis

obtained.Theindependentcomponentsoftrainingsamples

are

acquiredbyICA.Meanwhile,an

independentbasissubspaceisconstructedbytheindependentbasisoftrainingsamples.Finally,theprojectedfeaturesoftrainingandthetestingsampleson

theindependentbasissubspace

are

gained,therefore

facerecognition

can

berealized

according

to

thenearest

neighbour

rule.

Experimentalresultson

OlivettiResearchLaboratory(ORL)andYalefacedatabaseshowthat

therecognition

rate

bytheproposedmethodishigherthanthatby2DPCA,2DPCA—ICA,and

*廣東省自然科學基金(No.032356)、北京大學視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室開放課題基金(No.0505)資助項目收稿日期:2005—07—04;修回日期:2006—1卜27

作者簡介甘俊英,女,1964年生,教授,博士,主要研究方向為生物特征識別等.E—mail:jygan@wyu.cn.李春芝,女,1982年生,碩士研究生,主要研究方向為生物特征信息處理與識別等.


  本文關鍵詞:北京大學視覺與聽覺信息處理國家重點實驗室開放課題基金,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:146440

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