基于小波变换和多分类器融合的人脸识别

摘要

提出一种基于小波变换和距离与BP神经元网络识别方法融合的人脸识别方法.用小波变换将原始图像分解提取特征,消除了光照和胡须等干扰因素的影响;将训练集中的5幅图像取平均值作为模板脸,计算测试集中的5幅小波变换图像与模板脸的各种距离,并将所得计算结果送入神经元网络进行训练和识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,所提出的方法可以达到95.5％的正确识别率,计算量小、速度快,可用于各种人脸识别系统,特别是对于带眼镜和胡须的人脸图像.