基于小波变换和稀疏表示的人脸识别方法研究.pdf

基于小波变换和稀疏表示的人脸识别方法研究 小波变换是指将信号分解成不同的频率分量，以便更好地分析和处理信号。在人脸识别领域，小波变换可以将人脸图像分解成低频人脸图像和高频人脸图像。低频人脸图像代表人脸图像的全局信息，而高频人脸图像代表人脸图像的纹理和边缘等细节信息。 稀疏表示是指使用稀疏矩阵来表示图像，以便降低图像的维度和提高计算效率。在人脸识别中，稀疏表示可以将高频人脸图像融合成一幅高频融合人脸图像，然后使用稀疏表示的方法对融合图像进行识别，获取高频人脸图像分类隶属度。 本研究基于小波变换和稀疏表示的方法，提出了一个面向人脸识别的算法。该算法首先使用小波变换将人脸图像分解成低频人脸图像和高频人脸图像，然后使用稀疏表示的方法对低频人脸图像进行识别，获取低频人脸图像分类隶属度。接着，使用基于领域能量的方法将三幅高频人脸图像融合为一幅高频融合人脸图像，然后使用稀疏表示的方法对融合图像进行识别，获取高频人脸图像分类隶属度。最后，把高、低频分类隶属度融合确定人脸图像所属类别。 与传统人脸识别方法相比，本算法可以进一步提高人脸识别率。小波变换和稀疏表示的方法可以更好地提取人脸图像的特征信息，从而提高人脸识别的准确率。 小波变换的优点包括： 1. 可以将人脸图像分解成不同的频率分量，以便更好地分析和处理信号。 2. 可以提取人脸图像的全局信息和细节信息，以便更好地识别人脸。 稀疏表示的优点包括： 1. 可以降低图像的维度和提高计算效率。 2. 可以更好地提取人脸图像的特征信息，以便更好地识别人脸。 本研究的贡献在于提出了一个基于小波变换和稀疏表示的人脸识别算法，该算法可以进一步提高人脸识别率。该算法可以应用于人脸识别、图像处理、计算机视觉等领域。 在未来研究中，我们可以进一步探索小波变换和稀疏表示在人脸识别中的应用，例如： 1. 探索小波变换和稀疏表示在人脸识别中的结合方式。 2. 探索小波变换和稀疏表示在人脸识别中的优化方法。 3. 探索小波变换和稀疏表示在人脸识别中的应用场景。 本研究提出了一个基于小波变换和稀疏表示的人脸识别算法，该算法可以进一步提高人脸识别率。该算法可以应用于人脸识别、图像处理、计算机视觉等领域，以提高人脸识别的准确率和效率。