Face recognition using wavelet packet feature extraction and variance similarity

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2010.02.024

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Face recognition using wavelet packet feature extraction and variance similarity

更新时间：2025-09-01

- Face recognition using wavelet packet feature extraction and variance similarity
- Vol. 36, Issue 2, Pages: 217-224(2010)
- 作者机构：
  
  1:燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2010.02.024
  CLC：
- Published：2010
- 稿件说明：
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Face recognition using wavelet packet feature extraction and variance similarity[J]. 2010, 36(2): 217-224.
DOI：

Face recognition using wavelet packet feature extraction and variance similarity[J]. 2010, 36(2): 217-224. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2010.02.024.

摘要

小波包变换是小波变换的推广

可视为普通小波函数的线性组合

具有良好的时频局部性和正交性

随着分解层数的增加

小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。利用图像小波包变换的系数矩阵

能够构造出不同的人脸特征向量。针对人脸识别过程中的图像匹配问题

采用计算人脸特征向量方差的方法

并通过方差与权值的对应关系

转换出用于相似度计算的权值。基于理论推导得到的权值具有很好的稳定性

由这些权值计算出的方差相似度也具有较强的适应性

能够减弱由图像噪声、变形等干扰带来的影响。实验表明

该方法识别率高、实时性好。

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