10.3969/j.issn.1001-2400.2009.04.005
融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法
张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率.小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用.综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别.仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6%,识别时间为张量PCA方法的35.74%.
人脸识别、张量主成分分析、小波变换、特征提取
36
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助60802075
2009-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
602-607
