融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法

来源 :西安电子科技大学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：yummyumi

【摘要】

：

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%.

【作者】

：

温浩卢朝阳高全学

【机构】

：

西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室

【出处】

：

西安电子科技大学学报

【发表日期】

：

2009年04期

【关键词】

：

人脸识别张量主成分分析小波变换特征提取 face recognition tensor principal component analysis wave

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助（60802075）

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