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基于2DGabor小波与2DPCA的人脸识别方法
引用本文:李艳芳,费洪晓.基于2DGabor小波与2DPCA的人脸识别方法[J].湖南科技学院学报,2008,29(8).
作者姓名:李艳芳  费洪晓
作者单位:1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075;湖南科技学院,电子工程与物理系,湖南,永州,425100
2. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075
摘    要:2DGabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化,2DGabor小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征。2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。提出了2DGabor小波变换和2DPCA相结合的人脸识别方法,实验证明,2DGabor小波变换+2DPCA的算法在识别效果上优于Gabor小波变换+DPCA的算法。

关 键 词:人脸识别  2DGabor小波变换  二维主成分分析

Face recognition Base on 2DGabor Wavelet Transform and 2DPCA
LI Yan-fang,FEI Hong-xiao.Face recognition Base on 2DGabor Wavelet Transform and 2DPCA[J].Journal of Hunan University of Science and Engineering,2008,29(8).
Authors:LI Yan-fang  FEI Hong-xiao
Abstract:Two-dimensional Gabor wavelets transform can link the pixels in an adjacent region together, and reflect the changes of the grey values of pixels in a local area of an image from different frequency scales and orientations. Two-dimensional Gabor wavelets transform coefficients describe a small patch of grey values in an image around every given position. 2DPCA method is proposed which avoids the transformation from the 2D matrix to 1D Vector, and has acquired good recognition accuracy. Face Recognition Meth...
Keywords:face recognition  two-dimensional Gabor wavelets transform  2DPCA  
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