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基于变换域和PCA的人脸识别方法研究           ★★★ 【字体：小 大】
基于变换域和PCA的人脸识别方法研究
作者：佚名    文章来源：本站原创    点击数：    更新时间：2007-11-8    
【中文摘要】 特征脸方法是较早得到发展的人脸识别技术，它在压缩能量方面性能最优，但抗干扰能力不强。它是图像统计方法，没有利用人脸的特殊信息。该方法使用K-L变换来做特征提取，在子空间进行模式识别。 本文针对自动人脸识别系统的特点，首先对人脸图像进行相应的预处理，本人提出一种通过眼睛定位的方式对人脸进行定位，接着对人脸进行去噪、归一化和旋转。在识别过程中，对特征脸法进行改进，从变换域上对人脸图像进行相应的处理，本文提出了两种变换域： 1、基于小波域与PCA的人脸识别方法。把特征脸方法和小波方法结合起来，使得空间相关性能在变换中得到表述。用小波方法将人脸图像进行分解。利用小波变换后得到的小波低频子带包含图像的近似信息，以及小波高频子带包含图像不同方向的细节信息的特点，对它们进行不同的处理，应用到人脸识别当中，在降低识别时间的基础上提高了识别率。 2、基于DCT域与PCA的人脸识别方法。针对现在图像压缩主要采用DCT变换方法，提出了一种对DCT系数进行重组的方法，获取三级多分辨率子带。通过对各单独子带实施特征脸方法可得到不同的识别效果。本文进一步提出在子带S_0和子带S_1，S_2...
【英文摘要】 Eigenface method has been developed for face recognition. It holds best quality in energy compression with weak ability of antijamming. It belongs to statistic method for image without using the special information of human face. The method uses K-L transformation to extract features and recognizes in the sub-space. In respect of the character of automatic face recognition system, firstly, the corresponding preprocessing for human face image is utilized and localization method for human eyes is proposed,...
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