华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2007, Vol. 35 ›› Issue (1): 44-48.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

结合小波低频子带的主成分分析方法

何家忠 杜明辉   

  1. 华南理工大学 电子与信息学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2006-02-21 出版日期:2007-01-25 发布日期:2007-01-25
  • 通信作者: 何家忠(1965-) ,男,博士,韶关学院副教授,主要从事图像处理以及人脸识别等方面的研究。 E-mail:hejiazhong@21cn.com
  • 作者简介:何家忠(1965-) ,男,博士,韶关学院副教授,主要从事图像处理以及人脸识别等方面的研究。
  • 基金资助:

    广东省自然科学基金资助项目(05006593 )

Principal Component Analysis Combined withWavelet Low-Frequency Band

He Jia-zhong  Du Ming-hui   

  1. School of Electronic and Information Engineering , South China Univ. of Tech. , Guangzhou 510640 , Guangdong , China
  • Received:2006-02-21 Online:2007-01-25 Published:2007-01-25
  • Contact: 何家忠(1965-) ,男,博士,韶关学院副教授,主要从事图像处理以及人脸识别等方面的研究。 E-mail:hejiazhong@21cn.com
  • About author:何家忠(1965-) ,男,博士,韶关学院副教授,主要从事图像处理以及人脸识别等方面的研究。
  • Supported by:

    广东省自然科学基金资助项目(05006593 )

摘要: 针对羊样本人脸识别问题,提出了一种结合小波低频子带的主成分分析方法.为了加强羊样本图像的分类信息,该方法将原训练样本与其小波低频子带重构图相结合,然后对结合的训练样本进行主成分分析.在ORL 人脸库上的实验结果表明,当训练集中每个人只有一幅人脸样本图像时,文中方法的识别率比标准特征脸法高3.6% ,而所使用的特征脸个数减少14.8%。

关键词: 人脸识别, 小波变换, 主成分分析, 特征脸

Abstract:

This paper proposes a principal component analysis method combined with wavelet low-frequency band todeal with the face recognition with single training sample. To enhance the classification information of a single sampleimage , the method combines the original training image with its reconstructed image based on wavelet low-frequencyband , and performs the principal component analysis on the joined version of the training image. Experimentalresults on the ORL database show that , when each person has only one training sample , the proposed methodachieves 3. 6% higher recognition accuracy and uses 14. 8% fewer eigenfaces than the standard eigenface algorithm.

Key words: face recognition, wavelet transform, principal component analysis, eigenface