基于小波多尺度奇异值分解的人脸识别

作为一种矩阵分解方法，奇异值分解可用于提取图像的代数特征。图像的奇异值特征具有很多好的性质，如稳定性、几何不变性、对噪声的不敏感性。但是只用一个尺度的图像奇异值特征难以获得高识别率。基于小波变换和奇异值分解，提出了基于小波多尺度奇异值分解的图像特征提取方法，将多个尺度的小波子图奇异值特征组合起来用于人脸识别，在ori,yale和jaffe3个人脸数据库上的识别率分别达到82.11%,100%和95.68%.