论文部分内容阅读
针对人脸识别研究中,离散小波变换分辨率低的缺点及S变换虽分辨率高、方向性多,但计算复杂度高且冗余信息量大的现状,提出了二维快速广义S变换,克服了这些缺点。首先通过编程分析了二维快速广义S域幅度谱及相位谱,并重构原始信号,证明了二维快速广义S变换具有多分辨率和多方向性。其次,将二维快速广义S域的方向性与支持向量机(SVM)结合,将S域低频方向作为SVM的输入特征,实现对ORL标准人脸库中的人脸的识别与分类。实验结果表明:与离散小波变换相比,二维快速广义S变换与SVM相结合应用于人脸识别中,具有更高的识别率。