基于小波變換的人臉特征研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別技術已有七十多年的歷史，技術的不斷成熟促使人臉識別技術走出實驗室，走進生產(chǎn)、生活實踐。成功的人臉識別技術需有效處理人臉圖像的高維數(shù)據(jù)特性，光照、姿態(tài)等變化對識別性能產(chǎn)生的影響，并要求有較高的識別率和識別時間效率。目前，人臉識別技術在安全、監(jiān)控、執(zhí)法、多媒體管理、人機交互和身份驗證等國家、國際安全管理和商業(yè)及教學活動等領域均有廣泛應用。
　　小波變換具有多分辨率分析特性及快速而高效的Mallat算法；統(tǒng)計不相關鑒別分析方法(

2、Uncorrelated LDA,ULDA)能夠提取圖像的統(tǒng)計不相關特征。本文對小波變換和ULDA方法進行優(yōu)勢互補，用小波變換解決ULDA方法的小樣本問題，用ULDA方法提取人臉圖像的統(tǒng)計不相關特征。將小波變換后的低頻及高頻子圖分別進行ULDA特征提取，用四個子圖的特征融合進行分類識別。并通過在人臉庫上的仿真實驗證明算法對提高識別性能的有效性。
　　研究基于小波變換的光照不變特征提取算法，在此基礎用直方圖均衡化增強光照不變特征的對

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