首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于小波变换的人脸检测
引用本文:聂祥飞,郭军,杨震.基于小波变换的人脸检测[J].北京邮电大学学报,2006,29(3):114-117.
作者姓名:聂祥飞  郭军  杨震
作者单位:北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876;重庆三峡学院,物理与电子工程学院,重庆,404000;北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876
基金项目:国家自然科学基金,教育部科学技术研究项目,教育部跨世纪优秀人才培养计划,重庆市科委科研项目,重庆市教委资助项目
摘    要:提出了一种基于二维离散小波变换的人脸检测算法。该算法采用Haar小波计算小波脸,导出了提取人脸特征向量的相应公式,利用感知准则训练线性分类器进行分类判决。在4个不同的人脸数据集上与特征脸方法进行了比较。结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。

关 键 词:人脸检测  离散小波变换  小波脸
文章编号:1007-5321(2006)03-0114-04
收稿时间:2005-06-15
修稿时间:2005年6月15日

Face Detection Based on Wavelet Transform
NIE Xiang-fei,GUO Jun,YANG Zhen.Face Detection Based on Wavelet Transform[J].Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications,2006,29(3):114-117.
Authors:NIE Xiang-fei  GUO Jun  YANG Zhen
Affiliation:1. School of Information Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. School of Physics and Electronic Engineering, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404000, China
Abstract:A novel algorithm based on two-dimensional discrete wavelet transform for frontal face detection was presented. The algorithm calculated waveletfaces by using Haar wavelet, deduced corresponding formulation for face feature extraction, and used perceptron algorithm to train linear classifier for classification. The comparison between the proposed approach and Eigenfaces method was carried out on four different face data sets. The results show that the computational efficiency and detection accuracy of the proposed algorithm is superior to Eigenfaces method.
Keywords:face detection  discrete wavelet transform  waveletfaces
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《北京邮电大学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《北京邮电大学学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号