I allmänhet är egenskapsextraktion, särskiljande analys och klassificeringsregel tre grundläggande element i system för ansiktsigenkänning [2][3]. Denna studie syftar till att bygga hybridstrategier för att hantera dessa tre frågor tillsammans. Det övergripande systemet för ansiktsigenkänning visas i figur 1. Först utför vi den multiresoluta vågleten transformera för att extrahera waveletface och tillämpa den linjära discriminant analysen på waveletfaces för att förstärka discriminant ström. Slutligen undersöks det närmaste funktionsplanet (NFP) och det närmaste funktionsutrymmet (NFS) för en robust klassificering av ansiktsvariationerna.
Chien och Wu REF utförde ansiktsigenkänning genom att applicera wavelet transform för att extrahera waveletfaces från ansiktsbilder och införlivade LDA för diskriminerande analys.
Discriminant waveletfaces and nearest feature classifiers for face recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}