基于小波系数的不同特点,本文提出了一种新的小波特征融合方法,该方
法将人脸图像两层小波变换后的垂直高频和水平高频部分分别进行垂直投影和
水平投影,将得到的投影序列直接排列在低频向量构造一个新的特征向量。并
用KPCA的聚集和降维特性对新获取的特征向量通过核函数映射到高维特征空
间后进行经典的主元分析,进一步提取的特征作为SVM支撑向量机的输入用
于分类识别。实验证明本文提出的小波特征融合方法能够提高识别率和识别速
度。
基于核方法中不同核函数的特性不同,提出了采用具有较强全局性的多项
式核函数和具有较强局部性的高斯径向基核函数进行组合,并运用于KPCA方
法中,使识别率有进一步的提高。
最后,在以上算法基础上,实现了一个实验性的实时人脸识别系统。
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