检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:侯建华[1] 牟海军[1] 罗艳[1] 江小平[1]
机构地区:[1]中南民族大学电子信息工程学院,武汉430074
出 处:《中南民族大学学报(自然科学版)》2013年第1期70-74,79,共6页Journal of South-Central University for Nationalities:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金资助项目(61141010);武汉市科技供需对接计划项目(201051824575);武汉市科技攻关计划项目(201210421136);中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室开放课题(IWC2012005)
摘 要:提出了一种基于二维小波分解和融合多特征的2DPCA(简称MMP-2DPCA)人脸识别方法.该方法对于人脸表情变化不敏感,能够很好地压缩和表征原始人脸图像;融合图像既能反映人脸的全局特征,又能反映人脸的局部特征,具有更强的表达能力和判别能力.在ORL人脸库上的实验表明:MMP-2DPCA方法具有有效性.A new face recognition method based on multi-modal parts and Two-dimensional principal component analysis(MMP-2DPCA) is proposed.Althongh this nwe method is insensitive to the changes in face expression,however,it can express the principal features of the face image by compressing data,and can express both local and holistic features of the face images by blending images.The results of the experiments on the face databases of ORL demonstrate the effectiveness of the proposed new method and its algorithm.
关 键 词:人脸识别 主成分分析 MMP-2DPCA方法 二维小波分解 特征提取
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