%0 Journal Article
%T 基于小波分析与kpca的人脸识别方法
%A 李伟红
%A 龚卫国
%A 陈伟民
%A 梁毅雄
%A 尹克重
%J 计算机应用
%D 2005
%X ？对于一种有效的人脸识别方法，特征选择是极为重要的问题。而小波多分辨率分析可以获得对人脸识别有用的低频特征，kpca则可用于提取人脸非线性特征。为此，本文〖bp）〗提出结合小波变换及kpca的特点获取人脸特征，设计线性svm分类器进行分类识别。由于kpca中核函数的参数选择以及训练样本与测试样本的划分对分类识别有一定的影响，为了获得最优的识别效果，在umist人脸数据库上进行相应的实验。结果表明本方法可以获得较好的分类识别率，是一种快速、有效的人脸识别方法。
%K 人脸识别
%K 小波变换(wt)
%K 核主元分析(kpca)
%K 支持向量机(svm)
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract9483.shtml