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小波变换能有效地将图像分解成高频和低频信息.现有的人脸识别算法多数都是基于小波分解后的低频信息,没有充分利用高频信息.PCA是人脸识别中被广泛使用的一种算法,它具有实现简单、正面图像识别率高等优点,但PCA算法计算量大,且易受光照、表情变化等因素的影响.基于加权小波分解和PCA算法提出一种新的人脸识别算法,对小波二级分解后的低、高频子分量进行加权融合,以便充分利用人脸的细节信息,并分别给PCA前三个最大主分量赋予一个新权值,来弥补传统PCA算法对光照、表情变化敏感的缺点.实验结果表明提出的人脸识别算