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基于三次B样条小波和2DFFT-2DLDA的人脸识别
人脸识别 小波变换 二维线性鉴别分析
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2010/3/1
提出了一种基于三次B样条小波和2DFFT-2DLDA的人脸识别方法，用三次B样条小波对人脸图像进行多层分解，得到一幅低频子图和3幅边缘细节子图，选取其中两幅效果最好的子图进行二维傅里叶变换后将其连接形成一个特征向量，然后进行2DLDA处理产生最终的特征表达，最后使用最近邻法进行分类。在JAFFE和Yale人脸库中的实验表明算法具有比频谱脸算法和Gabor-2DLDA算法更高的识别率，同时具有很低的...
基于Gabor-2DLDA方法的人脸识别研究
人脸识别 二维线性鉴别分析（2DLDA） Gabor小波
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2009/7/21
结合Gabor小波、二维线性鉴别分析（2DLDA）的特点，提出一种人脸识别方法。算法首先对人脸图像进行Gabor小波变换，然后进行2DLDA处理，最后使用最近邻法则进行分类。使用这种方法在ORL、Yale人脸库上进行测试，结果表明，Gabor-2DLDA方法比其它传统方法具有更优的性能，而且在提高识别率的同时算法的复杂程度并没有明显增加。
基于泛滑动窗与加权2DLDA的单样本人脸识别
泛滑动窗 加权二维线性鉴别分析 人脸识别
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2009/6/25
对于单训练样本人脸识别，基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果均不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法，由于类内散布矩阵为零矩阵，根本无法进行识别。针对这一问题进行了分析研究，提出了一种新的样本扩充方法，即泛滑动窗法。采用“大窗口，小步长”的机制进行窗口图像采集和样本扩充，不仅增加了训练样本，而且充分保持和强化了原始样本模式固有的类内和类间信息。然后，使用加权二维线性鉴别分析方...