基于dwt和模块2dpca红外人脸识别方法

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1、第26卷第3期2008年9月广西师范大学学报：自然科学版JournalofGuangxiNormalUniversity：NaturalScienceEditionV01．26No．3Sept．2008基于DWT和模块2DPCA的红外人脸识别方法伍世虔，梁伟，韦礼珍，方志军(江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013)摘要：提出一种结合图像离散小波变换和模块2DPCA的方法。首先通过DWT将红外人脸图像通过小波一级分解成4个子带，用模块2DPCA的方法对4个子带进行特征提取，得到4个子带的特征向量，然后对每个子带进行分类，将所得4个识别结果进行决策融合，得到最终的识别结果。同基于PC

2、A和模块2DPCA方法相比，所提出的方法能很好利用人脸图像的有用判别信息，并得到更好的识别效果。关键词：离散小波变换；模块二维主元分析，红外人脸识别中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1001—6600(2008)03—0218—04随着社会的发展，人们越来越迫切要求快速而准确的身份验证和识别系统。人脸识别技术，由于具有直观性、被动性和非侵犯性，是当今生物识别技术中最为活跃的领域之一[1]。通过红外成像机理的研究发现：红外人脸热图像是由人脸组织与结构(如血管和血管分布等)的红外辐射决定的，具有唯一性，且不受光照条件的影响。另外，红外成像具有抗干扰性强、与光照无关、防伪装防欺

3、诈等优点，在很大程度上可以弥补可见光人脸识别技术的不足。过去的研究总是受限于红外人脸数据库，但随着红外照相机价格的降低和分辨率的提高，这个问题已成为过去，红外人脸识别的研究将会取得突破性的进展[z～¨。在人脸图像识别中，主元分析(principalcomponentanalysis，PCA)r‘~引，其本质就是在最小均方差意义下寻找最能代表原始数据的投影。PCA方法要把人脸图像的二维矩阵拉成一维，会使得协方差矩阵的维数很大，造成求协方差矩阵的特征值和特征向量很费时，而2DPCA方法[7]直接基于二维矩阵，能方便地求出特征矩阵和特征向量，提高了运算的效率。小波变换是一种信号的时间尺度分析方

4、法，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，它具有多分辨率和多尺度的优点[s．9]，本文用二维小波变换对人脸图像进行小波分解，详细请参考文献[10～12]。1基于DWT和2DPCA的红外人脸识别方法1．1最优投影矩阵设训练样本中一共有M个人：仞，，硼。’．．·，硼肛，每类中有a个训练样本，则共有N个样本X，，X。，⋯，XN，其中N=MXa，将样本Xi(i=1，2'．．·，Ⅳ)经过预处理后，进行一级小波分解得到2×2的模块图像矩阵，分解后的样本表示为：墨=I(Xi)ILixl；；：熬3㈣置1(x，一’‘1’然后用2DPCA的方法踟对小波变换后的4个模块图像进行特征提取。则训练样本子图像矩阵

5、的总体散布矩阵G为rr]：G一面1荟荟荟((剐斛一曰)((剐脚--B)T。(2)收稿日期：2008—06．06基金项目：国家自然科学基金资助项目(60665001、60462003)，江西省自然科学基金资助项目(0611025)通讯联系人：伍世虔(1964一)，男，江西赣州人．江西财经大学教授，博导。E—mail：shiqian．wu@gmail．corn第3期伍世虔等：基于DWT和模块2DPcA的红外人脸识别方法219其中：4Ⅳ为所有训练样本子图像矩阵的总数；曰=志乙乙乙((x；))射为所有训练样本子矩阵的均值矩1、■_、’C-、1●、‘±▲'I熹ll=l‘置l阵。很显然，G为非负定矩

6、阵。找出总体散步矩阵G的h个最大特征值所对应的特征向量，z。，z。’．．·，磊，令Q一[-z1，z2'．．·，乙]，Q即为最优投影矩阵。1．2特征提取最优投影矩阵用于特征提取。设训练样本置通过一级小波变换，得到4个子带。r(xf)1l(墨)12]籼一L(z，)21(蜀)22J的特征矩阵为：最一L((X置‘))21uTQTQ{xXi，))l：z：TQTQJ]。(3)对于每个测试样本，都要找到其4个子带的特征矩阵，而不是求出每个类的平均矩阵的特征矩阵，因为平均矩阵会屏蔽掉很多有用的信息。一f．3分类通过上面的特征提取，每个原始图像对应4个特征矩阵，根据这些特征矩阵，利用最小距离分类器对图像进

7、行分类。对于测试一个样本X。，先对它进行一级小波分解，得到4个子带一厂(xM)11(xⅫ)12]A”一L(x嘲)21(x。)22J’然后求出特征矩阵’。f-(x。)11TQ(xt。)t2TQ]层⋯5【-(x。)21TQ(x嘲)。。TQj。得到每个子带的特征矩阵(墨。)。。TQ、(五。)，。TQ、(x。)。，TQ、(j，t耐)。。TQ，然后计算d((xf)11TQ，(x。)11TQ)=0(xf)11TQ一(x。)11TQII，=[打(