基于小波包的人臉識別算法.pdf

1、人臉自動識別系統(tǒng)研究是計算機(jī)領(lǐng)域的一項重要課題.在最近的10年里產(chǎn)生了許多人臉識別算法.主元分析法和線性判別分析屬于統(tǒng)計方法的范疇是解決分類識別問題的重要工具.但是在人臉自動識別系統(tǒng)研究中,這些方法在對信號圖像高頻部分進(jìn)行處理時效果不明顯.該文使用基于小波包的LDB(Local Discriminant Basis)方法來解決這一問題.該文采用的方法是先用小波包對信號圖像進(jìn)行分解,在最優(yōu)基的選擇過程中利用新的LDB方法作為閾值標(biāo)準(zhǔn).該文

2、在對Yale數(shù)據(jù)庫和FERET數(shù)據(jù)庫的測試表明該方法能夠容忍一定程度的表情,姿態(tài),光照,旋轉(zhuǎn)等的差異.另外與同類方法相比,基于小波包的LDB方法具有以下優(yōu)點(diǎn):(1)在結(jié)合小波包進(jìn)行人臉識別的過程中,對于圖像的高頻部分的處理效果明顯,能夠獲取更多的人臉圖像的細(xì)節(jié)信息,而處理所需的代價相對較低;(2)在該文章所提到的統(tǒng)計識別方法中,需要進(jìn)行人臉圖像先驗概率的估計,但該文方法通過原始的LDB方法,進(jìn)行數(shù)學(xué)推導(dǎo),可以跳過對圖像先驗概率的估計,直