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基于小波变换和PCA分析的人脸识别方法及实现
引用本文:程勇,戎洪军.基于小波变换和PCA分析的人脸识别方法及实现[J].南京工程学院学报(自然科学版),2005,3(3):12-16.
作者姓名:程勇  戎洪军
作者单位:南京工程学院通信工程系,江苏,南京,210013
摘    要:针对传统的特征脸对光线、角度、尺寸等因素比较敏感的问题,在二次小波变换的基础上,对人脸库进行主成分分析(PCA),提取特征脸和代数特征,并用BP神经网络对人脸进行识别,该算法充分利用小波变换和神经网络的自适应特性,得到较好的识别效果.

关 键 词:小波变换  主成分分析  特征脸  BP神经网络  人脸识别
文章编号:1672-2558(2005)03-0012-05
收稿时间:2005-05-20
修稿时间:2005年5月20日

A Face Recognition Approach Based on Wavelet and PCA and Its Realization
CHENG Yong,RONG Hong-jun.A Face Recognition Approach Based on Wavelet and PCA and Its Realization[J].Journal of Nanjing Institute of Technology :Natural Science Edition,2005,3(3):12-16.
Authors:CHENG Yong  RONG Hong-jun
Abstract:The traditional eigenface is sensitive to light, angle and dimension. To solve these problems, this article analyzed face databases using PCA and extracted eingenfaces and character-vectors on the basis of the second-wavelet transform; besides, the BP neural network was adopted to recognize the faces. Owing to the self-adaptiveness of the wavelet transform and neural network the face recognition was effective.
Keywords:wavelet transform  PCA  eigenface  BP neural network  face recognition
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