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基于提升小波变换与学习矢量量化网络的鉴别分析方法
作者姓名:陈蕾  黄贤武  刘家胜  仲兴荣
作者单位:苏州大学,电子信息学院,江苏,苏州,215021;苏州大学,电子信息学院,江苏,苏州,215021;苏州大学,电子信息学院,江苏,苏州,215021;苏州大学,电子信息学院,江苏,苏州,215021
摘    要:提出了一种基于提升小波变换(LWT)和学习矢量量化网络(LVQ)相结合的鉴别分析方法。提升小波又叫作第二代小波,比传统的第一代小波变换更为快速有效,利用它的多分辨率特性,可以获取输入图像的低频信息并使图像降维。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法。LVQ网络结构简单,但却表现出比BP网络更强的有效性和鲁棒性。在ORL标准人脸库及现实人脸图像上的实验结果表明该方法具有很好的鉴别分析能力。

关 键 词:提升小波变换  学习矢量量化  鉴别分析  神经网络  人脸识别
文章编号:1001-9081(2006)09-2038-3
收稿时间:2006-03-10
修稿时间:2006-03-102006-06-07
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