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
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
a
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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