结合伽马变换和小波变换的PCA人脸识别算法

摘要

为了有效地提取人脸特征,提出了一种在传统PCA算法的基础上,结合伽马变换与小波变换的人脸识别算法.该方法对人脸图像进行伽马变换,消除光照等非线性因素的影响;对变换后的人脸图像进行小波分解,用得到的低频分量来替代原始人脸;对得到的人脸低频分量作PCA特征提取,得到最终的鉴别特征.在ORL人脸库上进行测试,该算法的识别率比传统的PCA算法提高了6.5％.