基于非下采样剪切波及TPCA的人脸识别-论文.pdf

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1、ImageProcessingandMultimediaTechnology基于非下采样剪切波及TPCA的人脸识别陈慧，闰德勤，吕志超，王洪东(辽宁师范大学数学学院，辽宁大连116029)摘要：张量主成分分析法(TPCA)用于人脸特征提取，克服了传统的基于统计特征的特征提取方法会破坏图像原始结构的问题；而源图像经过非下采样剪切波变换后得到了k个大小相同但尺度不同的带通图像，具有良好的时频分析特征。为了更好地提取人脸识别特征，提出了非下采样剪切波融合TPCA的人脸特征提取算法，该算法先对源图像进行非下采样

2、剪切波变换得到4个子代图像。再对子代图像进行TPCA特征提取得到特征集，实现人脸的高效识别。实验结果表明，该算法明显优于原有的单一算法。关键词：非下采样剪切波变换；张量主成分分析：特征提取：人脸识别中图分类号：TN911文献标识码：A文章编号：1674—7720(2014)16—0034—03Facerecognitionbasedonnon——subsampledshearlettransformandTPCAChenHui，YanDeqin，LvZhichao，WangHongdong(Colleg

3、eofMathematics，LiaoningNormalUniversity，Dalian116029，China)Abstract：ComparedwiththePCAmethod，TPCAforfacerecognitionhasahigherrecognitionrate．Thesourceimagesthroughnon—subsampledshearlettransformcangetbandpassimagesthathavebetterfeatureofimagewiththesames

4、izeanddifferentscale．Inordertoextractbettergeneralfacefeatures．thispaperproposesanalgorithmbasedonnon—subsampledshearlettransformandTPCA．Non—subsampledshearlettransformisfirstlyusedandthenTPCAisusedtoextractthefeatureofsubbandimages，andtheeficientrecogni

5、tionoffaceimagescanberealized．Experimentresultsshowthattherecognitionrateoftheproposedalgorithmishigherthantheoriginalalgorithm．Keywords：non—subsampledshearlettransform；tensorprincipalcomponentanalysis(TPCA)；featureextraction；facerecognition人脸识别技术有着十分广阔的

6、研究前景，在许多领始空间结构；(2)图像展成高维的向量容易造成维数灾难；域得到了应用。人脸识别的特征提取是决定人脸识别准(3)求解样本的协方差矩阵需要大量的存储空间和计算量。确率的关键性因素之一，其目标是用最少的特征来表征为了解决PCA算法提取人脸特征的不足，提出了张人脸，同时又可以最大程度地区分人脸，研究表明：不同量主成分分析法(TPCA)进行人脸特征的提取[4-81。TPCA的人脸特征提取方法对人脸识别的性能影响很大⋯。提将图像看成二阶张量空间中的点，投影后的特征既能有取人脸特征的方法分为基于几何特

7、征和基于统计特征效地保持张量图像像点之间的空问关系，又能良好地保两种，近年来所提出的方法主要是基于统计特征I2l。主持蕴含在张量图像之间的类内关系，提高了人脸特征提成分分析法(PCA)是一种经典的基于统计特征的人脸取的准确性。特征提取方法i31，其主要思想是：把人脸图像展开成高非下采样剪切波变换将图像分解成4个子代图像，维的行或列向量，然后计算这些向量的协方差矩阵的特每个子代图像的面积与当前图像的面积相等。其中一个征向量所组成的投影矩阵，最后通过投影矩阵把原始训子代图像对应图像的低通部分，保留了当前图像

8、的主要练样本的高维向量投影到低维向量。但是这种方法有以信息；而其他3个子带图像对应当前图像的高通部分，下问题：(1)图像展开成向量的形式，破坏了图像的原保留了当前图像的细节信息。基金项目：国家自然基金(61105085)非下采样剪切波融合TCPA的人脸特征提取算法的34《微型机与应用》2014年第33卷第16期图形、图像与多媒体．magecengandme曲Teclogy主要思想是：首先对图像做非下采样剪切波变换，然后表1TPCA算法再用T