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1、該文在國內(nèi)外的主流算法——特征臉?biāo)惴ㄒ约癋isher臉?biāo)惴ǖ幕A(chǔ)上,針對目前算法中存在的問題進行了重點研究,主要做了以下幾方面的工作:(1)該文采用圖像的"分量乘積"模型,通過同態(tài)系統(tǒng)對圖像進行非線性濾波,不但從根本上消除了光源的干擾,而且提高了圖像的對比度,突出了結(jié)構(gòu)信息.從實際效果上看,該方法有效的濾除了光源干擾,解決了由于光源分布不均對圖像造成的乘性干擾問題.實驗證明,同態(tài)濾波的方法簡單、快速、實用,與一般的方法相比,其識雖率有明
2、顯的提高.(2)根據(jù)人類的視覺過程與小波變換頗有相似之處的特點,該文提出了用雙正交小波變換的低頻系數(shù)進行人臉識別的方法.實驗證明,小波變換能夠去除像素間的相關(guān)性,變換系數(shù)收斂更快,并且濾除了隨機噪聲,提高了識別率.(3)雖然Fisher臉方法識別率較高,但當(dāng)人數(shù)超過一定規(guī)模時,其計算速度很慢.用小波變換的低頻系數(shù)進行識別降低了運算矩陣的維數(shù),如將64×64的矩陣降維成32×32的矩陣,由此,降低了運算量,大大提高了計算速度.(4)該文通
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