%0 Journal Article
%T 基于小波变换、二维主元分析与独立元分析的人脸识别方法*
%A 甘俊英
%A 李春芝
%J 模式识别与人工智能
%P 377-381
%D 2007
%X 结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和独立元分析(ICA)的特点，提出一种人脸识别方法.首先，利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量，并忽略水平高频与垂直高频分量，从而消除噪声.然后，通过2DPCA对该图像进行降维，求得白化矩阵.再利用ICA获得训练样本的独立元成分，同时求得训练样本独立基构造的独立基子空间.最后，将训练样本与测试样本分别朝该独立基子空间投影，获得样本的投影特征，并依据最近邻准则完成人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明，本文方法正确识别率高于2DPCA、2DPCAICA与WT2DPCA算法.
%K 人脸识别
%K 二维主元分析(2DPCA)
%K 独立元分析(ICA)
%K 小波变换(WT)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10509.shtml