基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别 |
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引用本文: | 张秀琴,陈立潮,潘理虎,谢斌红.基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别[J].太原科技大学学报,2014(5). |
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作者姓名: | 张秀琴 陈立潮 潘理虎 谢斌红 |
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作者单位: | 太原科技大学;中国科学院地理科学与资源研究所; |
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基金项目: | “十二五”山西科技重大专项项目(20121101001) |
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摘 要: | 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。
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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((D)PCA) |
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