Ett effektivt ansiktsigenkänningssystem med ansiktsbild representation med hjälp av genomsnittliga wavelet paket koefficienter, kompakt och meningsfull funktion vektorer dimensionell reduktion och igenkänning med hjälp av radial bas funktion (RBF) neurala nätverk presenteras. Ansiktsbilderna bryts ned av 2-nivå tvådimensionell (2-D) våget paketomvandling. De wavelet paketkoefficienter som erhålls från wavelet paket transformation är genomsnittliga med hjälp av två olika föreslagna metoder. I den första metoden, våget paket koefficienter av enskilda prover av en klass är genomsnittliga bryts sedan sönder. Våget paketkoefficienter för alla prover i en klass är medelvärden i den andra metoden. De genomsnittliga wavelet-paketkoefficienterna är igenkännliga av ett RBF-nätverk. Det föreslagna arbetet testades på tre ansiktsdatabaser som Olivetti-Oracle Research Lab (ORL), Japanska Female Facial Expression (JAFFE) och Essex ansiktsdatabas. De föreslagna metoderna leder till dimensionsminskning, låg beräkningsmässig komplexitet och ger bättre igenkänningsfrekvens. Den beräkningsmässiga komplexiteten är låg eftersom dimensionaliteten i inmatningsmönstret minskas.
Kumar et al., REF förklarade genomsnittliga våget paketkoefficienter och Radial Basis Function (RBF) neurala nätverk för att känna igen ansikte.
Face Recognition Based on Wavelet Packet Coefficients and Radial Basis Function Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Learning Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}