河北大学学报(自然科学版) ›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (5): 574-579.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2010.05.029

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基于小波变换和2DPCA的人脸识别

翟俊海,翟梦尧,王华超   

  1. 河北大学,数学与计算机学院,河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北,保定,071002
  • 出版日期:2010-09-25 发布日期:2010-09-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目,河北省自然科学基金资助项目,河北省应用基础研究重点项目

Face Recognition Based on Wavelet Transforms and 2DPCA

ZHAI Jun-hai,ZHAI Meng-yao,WANG Hua-chao   

  • Online:2010-09-25 Published:2010-09-25

摘要: 主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 dimension principal component analysis:2DPCA)直接处理图像数据,不需要向量化的过程,2DPCA降低了计算复杂度,但是2DPCA与PCA相比,需要存储更多的系数,即要占用更多的存储空间.本文提出了一种基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法,可以克服上述缺点,实验结果证明了该方法的有效性.

关键词: 小波变换, 人脸识别, 主成分分析, 特征脸, 特征提取

中图分类号: