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1、一种基于各向异性双树复小波包变换的人脸识别方法，其特征在于，包括对平均脸的处理、人脸特征提取和分类判决三部分：1)所述的对平均脸的处理，具体包括以下步骤：10)对规则人脸数据库中多幅不同人的规则正面灰度人脸图像进行平均得到平均脸；11)对平均脸图像采用小波提升方案进行J级双树复小波变换得到各级小波子带，J为正整数，所述小波子带具有第J+1级的2个低频小波子带和第1，2，...，J级各6个高频小波子带；12)对其中的第1，2，...，J-1级高频小波子带根据方差准则采用小波提升方案进行各向异性小波包变换，得到各向异性小波包变换结构及对应的小波幅度系数；上述步骤11)、12)合称为各向异性双树复小波包变换；13)对经各向异性双树复小波包变换得到的小波幅度系数进行归一化，将每个小波子带内的幅度系数从小到大均匀归一化为0到255；14)计算各小波子带幅度系数的标准差；2)所述的人脸特征提取，具体包括以下步骤：21)对输入的规则人脸图像，按照步骤11)的相同处理，得到各级小波子带；22)将步骤21)得到的小波子带根据步骤12)得到的各向异性小波包变换结构采用小波提升方案进行各向异性小波包变换，得到对应的小波幅度系数；步骤21)、22)合称为各向异性双树复小波包变换；23)对经各向异性双树复小波包变换得到的小波幅度系数进行归一化，将每个小波子带内的幅度系数从小到大均匀归一化到0到255；24)将不同小波子带的幅度系数乘上对应的由步骤14)得到的各小波子带幅度系数的标准差，得到使用小波幅度系数表示的该人脸图像对应的人脸特征；3)所述的分类判决，具体包括以下步骤：31)对规则人脸数据库中的每幅规则正面灰度人脸图像进行步骤2)的相同处理，得到每幅人脸图像对应的由小波幅度系数表示的人脸特征，组成标准人脸特征数据库；32)对待识别的人脸图像进行步骤2)的相同的处理，得到该人脸图像对应的由小波幅度系数表示的人脸特征；33)将输入的待识别的人脸图像对应的小波幅度系数人脸特征与规则人脸特征数据库中的每幅人脸图像对应的小波幅度系数人脸特征进行一一匹配，计算两两之间的相似度；34)规则人脸特征数据库中与输入的待识别的人脸图像对应的小波幅度系数人脸特征具有最大相似度的人脸作为人脸识别的结果。 |
