【摘 要】
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为了提高人脸识别率和缩短识别时间，研究了基于曲波变换的人脸识别技术。考虑到传统曲波变换无法将多尺度多方向的曲波特征进行最优表示且其特征维数过大的缺点，提出了一种基于
【机 构】
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轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170120)资助项目
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为了提高人脸识别率和缩短识别时间，研究了基于曲波变换的人脸识别技术。考虑到传统曲波变换无法将多尺度多方向的曲波特征进行最优表示且其特征维数过大的缺点，提出了一种基于自适应加权融合的曲波变换和独立分量分析（ICA）的人脸识别算法。该算法通过曲波变换提取原始人脸图像的最优尺度和方向上的曲波系数，并对这些特征系数进行多方向上的融合，根据类别可分离性的判据原则对融合后的系数进行加权，以减少特征数量，提高处理速度；通过独立分量分析降维，将这些特征投影到更具表达力的空间，以获取有效特征，减少冗余信息，便于最近邻分类器
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