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Curvelet变换结合(2D)~2PCA的人脸识别算法 被引量：2
1
作者 赵庆敏 彭雪莹 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2018年第2期180-183,共4页
作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合... 作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合双向二维主成分分析((2D)~2PCA)的人脸识别算法,以Yale人脸数据库进行人脸识别实验,结果表明,该算法相对于传统基于小波变换的人脸识别算法,能有效提高识别率,缩短识别时间。 展开更多
关键词 CURVELET变换 小波变换 人脸识别 双向二维主成分分析((2d)^2pca)
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基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别 被引量：4
2
作者 张秀琴 陈立潮 +1 位作者 潘理虎 谢斌红 《太原科技大学学报》 2014年第5期333-338,共6页
为了解决人脸识别算法双向二维主元分析(2D2PCA)表征的信息不全面,鲁棒性差、识别速率较慢的问题,提出了一种结合二维离散余弦变换(DCT)算法和改进的双向二维主成分分析算法(模块(2D)2PCA)的新的人脸图像识别算法,该算法首先利用二维离... 为了解决人脸识别算法双向二维主元分析(2D2PCA)表征的信息不全面,鲁棒性差、识别速率较慢的问题,提出了一种结合二维离散余弦变换(DCT)算法和改进的双向二维主成分分析算法(模块(2D)2PCA)的新的人脸图像识别算法,该算法首先利用二维离散余弦逆变换(DCT)对人脸图像进行压缩,利用二维离散余弦逆变换(IDCT)对图像进行重建,可以去除了人脸图像中的干扰冗余信息。然后通过改进的2D2PCA算法即分块2D2PCA提取重建人脸图像中的特征。最后,用最近邻法对人脸图像进行识别,并定义了人脸图像相似度的概念。本文对ORL人脸图像数据库进行了实验。实验表明,本文算法有效的增强了识别的鲁棒性,缩短了识别的时间。 展开更多
关键词 人脸识别 二维离散余弦变换(dCT) 双向二维主成分分析((2d)2pca)
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归一双向加权（2D）^2PCA的手指静脉识别方法 被引量：24
3
作者 管凤旭 王科俊 +1 位作者 刘靖宇 马慧 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期417-424,共8页
为快速有效地进行手指静脉识别,针对双向二维主成分分析算法降维的特点,并对该算法进行改进,提出在经过图像预处理的手指静脉图像基础上,特征值归一化并双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法((OW2D)2PCA).分析了累积特征率对(2D)2PCA的影... 为快速有效地进行手指静脉识别,针对双向二维主成分分析算法降维的特点,并对该算法进行改进,提出在经过图像预处理的手指静脉图像基础上,特征值归一化并双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法((OW2D)2PCA).分析了累积特征率对(2D)2PCA的影响,以及加权值、特征值归一加权值和累积特征率对W(2D)2PCA、OW(2D)2PCA、(W2D)2PCA、(OW2D)2PCA的影响.通过建立手指静脉图像库的实验结果表明,文中提出方法能够取得较好的识别效果;对(2D)2PCA提取特征向量中的冗余信息有很强的抑制作用,双向加权比单向加权效果更好;而且(OW2D)2PCA的平均识别率高于2DPCA、(2D)2PCA、W(2D)2PCA、(W2D)2PCA和OW(2D)2PCA. 展开更多
关键词 手指静脉识别 双向二维主成分分析((2d)2pca) 双向加权二维主成分分析((W2d)2pca) 特征值归一双向加权二维主成分分析((ow2d)2pca)
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基于子模式双向二维主成分分析的人脸识别 被引量：6
4
作者 张先武 郭雷 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1498-1502,共5页
为了减轻人脸姿态、表情和光照条件等因素变化对识别率的影响,采用了一种子模式双向二维主成分分析(Sp-(2D)2PCA)的人脸识别新方法。该方法通过对原图像进行分块处理,能有效地抽取原图像的局部特征;同时,通过采用(2D)2PCA对分块得到的... 为了减轻人脸姿态、表情和光照条件等因素变化对识别率的影响,采用了一种子模式双向二维主成分分析(Sp-(2D)2PCA)的人脸识别新方法。该方法通过对原图像进行分块处理,能有效地抽取原图像的局部特征;同时,通过采用(2D)2PCA对分块得到的子图像矩阵直接进行特征抽取,避免了矩阵向量间的转化,能精确地计算协方差矩阵的特征向量,并能有效地降低特征维数。试验结果表明,在姿态、表情和光照条件变化的情况下,Sp-(2D)2PCA都具有较好的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 特征抽取 双向二维主成分分析((2d)2pca) 子模式(2d)2pca(Sp-(2d)2pca)
原文传递
基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法 被引量：3
5
作者 王锐 吴小俊 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期377-384,共8页
生物神经中的感知理论符合黎曼流形,相比其它滤波器,Log-Gabor滤波器更适合人眼的非线性对数特性,因此两者结合符合人类视觉的感知过程.基于上述情况,文中利用协方差鉴别学习,提出基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法.使用Lo... 生物神经中的感知理论符合黎曼流形,相比其它滤波器,Log-Gabor滤波器更适合人眼的非线性对数特性,因此两者结合符合人类视觉的感知过程.基于上述情况,文中利用协方差鉴别学习,提出基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法.使用Log-Gabor滤波器滤波图像,获得多尺度多方向的图像特征,然后对高维的协方差矩阵使用双向二维主成分分析进行降维,利用协方差鉴别学习进行分类.在多个标准数据库上的实验结果表明文中算法效果较好,从而验证算法的有效性. 展开更多
关键词 协方差鉴别学习(CdL) 黎曼流形 核鉴别分析(KdA) 双向二维主成分分析((2d)^2pca)
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