基于小波包的人臉識(shí)別算法.pdf

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

2、在對(duì)Yale數(shù)據(jù)庫(kù)和FERET數(shù)據(jù)庫(kù)的測(cè)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(shí)別的過(guò)程中,對(duì)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(jià)相對(duì)較低;(2)在該文章所提到的統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法中,需要進(jìn)行人臉圖像先驗(yàn)概率的估計(jì),但該文方法通過(guò)原始的LDB方法,進(jìn)行數(shù)學(xué)推導(dǎo),可以跳過(guò)對(duì)圖像先驗(yàn)概率的估計(jì),直