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论文类型：期刊论文

发表时间：2011-11-05

发表刊物：电子设计工程

收录刊物：ISTIC

卷号：19

期号：21

页面范围：186-188,192

ISSN号：1674-6236

关键字：人脸识别;特征提取;压缩感知;离散余弦变换

摘要：针对压缩感知（Compressed Sensing，CS）方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取，导致数据维数很大，计算复杂等缺点，提出二维离散余弦变换（2DDCT）和压缩感知（Compressed Sensing，CS）相结合的人脸识别方法。新方法首先利用2DDCT将图像变换到频域，压缩人脸图像以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量，这样有效降低了所需特征的维数．减少了计算量；然后通过感知算法进行特征提取得到人脸识别特征，最后运用最近邻分类器完成人脸的识别。在ORL、Yale及Feret人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性与稳健性。特别是在YaleB人脸数据库运用该方法得到了很好的试验结果。