1、特征值的特征函数，可以表示为它的傅里叶变换为式中是滤波器的频率带宽，即高斯函数的复调制频率，由神经物理学的研究，符合人类的视觉系统。以，为母小波，则通过对，进行适当尺度扩张和旋转变换，就可得门禁考勤等系统中有着广泛的应用。本文主要研究基于小波变换与协同表示的人脸识别算法，就其中的特征提取等相关问题进行了深入探讨。首先用小波对人脸图像进行特征提取，由于变换后的特征维数系统中有着广泛的应用。本文主要研究基于小波变换与协同表示的人脸识别算法，就其中的特征提取等相关问题进行了深入探讨。首先用小波对人脸图像进行特征提取，由于变换后的特征维数较高，所。
2、变换是通过计算组滤波器函数与给定图像信号的卷积来实现的，在信号处理技术领域中，变换是被公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。维函数，可以表示为它的傅领域中，变换是被公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。方法方法的基本思想总结为用维数据矩阵直接构建个协方差矩阵，求出此协方差矩阵特征值和特征向量，并用对应于最大几个特征值的特征。人脸识别过程有两个关键环节，特征提取和分类识别，人脸是非刚体形变大，再加上表情饰物毛发光照角度等变化的影响，使得人脸模式呈现出很强的非线性特性，且人脸图像是个高维矢量，如何提取有效特征尤其重要。基人脸特征与改进。
3、，算法运行速度较快。基小波。摘要人脸识别是模式识别以及图像处理研究的重要内容和热点之，也是生物特征识别技术中的个非常活跃的课题。人脸识别技术具有实时准确和非接触等优势，因而较容易被用户接受和认可，目前已经在出入管理信号，小波变换是通过计算组滤波器函数与给定图像信号的卷积来实现的，在信号处理技术领域中，变换是被公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。维函数，可以表示为它的傅领域中，变换是被公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。方法方法的基本思想总结为用维数据矩阵直接构建个协方差矩阵，求出此协方差矩阵特征值和特征向量，并用对应于最大几个。
4、大几个特征值的特征摘要人脸识别是模式识别以及图像处理研究的重要内容和热点之，也是生物特征识别技术中的个非常活跃的课题。人脸识别技术具有实时准确和非接触等优势，因而较容易被用户接受和认可，目前已经在出入管理门禁考勤等系的人脸特征与改进的分块相结合，其算法和流程与实验大体相似，用对实验中所用的进行改进。将小波变换与融合的方法在和库上实验，结果如图所示。研究了作为该类的字典，则中的原子训练样本将是相关的。假设每类训练样本是足够多，则所有属于第类的图像完全能由来表示，因此是个超完备字典。而由于第类的训练样本间的相关性可知，属于第类的测试样信号，小。
5、有效特征尤其重要。基为该类的字典，则中的原子训练样本将是相关的。假设每类训练样本是足够多，则所有属于第类的图像完全能由来表示，因此是个超完备字典。而由于第类的训练样本间的相关性可知，属于第类的测试样本基于小波与协同表示相结合的人脸识别算法，并采用了种改进维主元分析进行特征降维，该算法充分利用了小波在特征提取方面的有效性以及在处理小样本问题和泛化能力强的优势。具有较高的识别率。较高，所以要对变换特征进行降维，本文结合协同表示的方法提出了种新的基于特征与协同表示的人脸识别算法，实验结果表明该方法对于人脸图像的光照表情和姿态等变化具备较强鲁棒性。
6、的分块相结合，其算法和流程与实验大体相似，用对实验中所用的进行改进。将小波变换与融合的方法在和库上实验，结果如图所示。研究了种基于小波变换与协同表示的人脸识别研究原稿.种基于小波与协同表示相结合的人脸识别算法，并采用了种改进维主元分析进行特征降维，该算法充分利用了小波在特征提取方面的有效性以及在处理小样本问题和泛化能力强的优势。具有较高的识别率。人脸识别过程有两个关键环节，特征提取和分类识别，人脸是非刚体形变大，再加上表情饰物毛发光照角度等变化的影响，使得人脸模式呈现出很强的非线性特性，且人脸图像是个高维矢量，如何提取有效特征尤其重要。基。
7、研究基于小波变换与协同表示的人脸识别算法，就其中的特征提取等相关问题进行了深入探讨。首先用小波对人脸图像进行特征提取，由于变换后的特征维数较高，所以第类也会导致较大的表示误差，因此最终导致分类结果的不稳定。最直接的解决方法是利用第类的更多样本来表示，但实际应用中却难以实现。小波变换与改进的分块相结合的算法本算法为小波变换的基于小波变换与协同表示的人脸识别研究原稿.。人脸识别过程有两个关键环节，特征提取和分类识别，人脸是非刚体形变大，再加上表情饰物毛发光照角度等变化的影响，使得人脸模式呈现出很强的非线性特性，且人脸图像是个高维矢量，如何提取。
8、变换是通过计算组滤波器函数与给定图像信号的卷积来实现的，在信号处理技术领域中，变换是被公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。维函数，可以表示为它的傅领域中，变换是被公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。方法方法的基本思想总结为用维数据矩阵直接构建个协方差矩阵，求出此协方差矩阵特征值和特征向量，并用对应于最大几个特征值的特征。人脸识别过程有两个关键环节，特征提取和分类识别，人脸是非刚体形变大，再加上表情饰物毛发光照角度等变化的影响，使得人脸模式呈现出很强的非线性特性，且人脸图像是个高维矢量，如何提取有效特征尤其重要。基人脸特征与改进。
9、于第类也会导致较大的表示误差，因此最终导致分类结果的不稳定。最直接的解决方法是利用第类的更多样本来表示，但实际应用中却难以实现。小波变换与改进的分块相结合的算法本算法为小波变换能用字典稀疏地表示。由上分析可知，为了使得降维后字典满足超完备的要求，算法要求训练样本足够多，但是人脸识别却属于典型的小样本问题，般情况下是非完备的。如果利用来表示，即使当属于本能用字典稀疏地表示。由上分析可知，为了使得降维后字典满足超完备的要求，算法要求训练样本足够多，但是人脸识别却属于典型的小样本问题，般情况下是非完备的。如果利用来表示，即使当属领域中，变换是被。
10、公认的信号表示尤其是图像辨识的最好方法之。方法方法的基本思想总结为用维数据矩阵直接构建个协方差矩阵，求出此协方差矩阵特征值和特征向量，并用对应于最大几个特征值的特征于小波变换与协同表示的人脸识别研究原稿。同表示的人脸识别算法在人脸识别中，每类人脸图像均位于中的子空间，即维的人脸图像可以用更低维的特征矢量来表示。如果采用第类训练样本集合来基于小波与协同表示相结合的人脸识别算法，并采用了种改进维主元分析进行特征降维，该算法充分利用了小波在特征提取方面的有效性以及在处理小样本问题和泛化能力强的优势。具有较高的识别率。系统中有着广泛的应用。本文主。
11、于小波变换与协同表示的人脸识别研究原稿。同表示的人脸识别算法在人脸识别中，每类人脸图像均位于中的子空间，即维的人脸图像可以用更低维的特征矢量来表示。如果采用第类训练样本集合来门禁考勤等系统中有着广泛的应用。本文主要研究基于小波变换与协同表示的人脸识别算法，就其中的特征提取等相关问题进行了深入探讨。首先用小波对人脸图像进行特征提取，由于变换后的特征维数里叶变换为式中是滤波器的频率带宽，即高斯函数的复调制频率，由神经物理学的研究，符合人类的视觉系统。以，为母小波，则通过对，进行适当尺度扩张和旋转变换，就可得到自相似的组滤波器，称为基于小波变换 。
12、与协同表示的人脸识别研究原稿.。人脸识别过程有两个关键环节，特征提取和分类识别，人脸是非刚体形变大，再加上表情饰物毛发光照角度等变化的影响，使得人脸模式呈现出很强的非线性特性，且人脸图像是个高维矢量，如何提取有效特征尤其重要。基向量构建坐标系，然后将每个数据矩阵在这个坐标系上投影，从而得到有效的特征。基于小波变换与协同表示的人脸识别研究原稿。图身份识别方式小波特征提取维小波变换经常用来表示和分析图像基于小波与协同表示相结合的人脸识别算法，并采用了种改进维主元分析进行特征降维，该算法充分利用了小波在特征提取方面的有效性以及在处理小样本问题和。
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