研究目的
实施并分析一种新的人员识别系统方法，该方法利用DTMBWT和KNN分类器以获得更高的输出准确率。
研究成果
基于DTMBWT和KNN分类器的人脸识别系统相比使用相同数据集的其他系统，实现了95%的更高识别准确率。
研究不足
系统的准确性可能受到输入图像质量以及DTMBWT变换中分解程度的影响。
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基于希尔伯特波对的人脸图像人物识别
DOI：10.14419/ijet.v7i3.11482
期刊：International Journal of Engineering & Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
在身份识别中，人脸是承载个人身份特征的重要工具。人类大脑具备初次见面后识别人脸的能力。尽管现有多种人脸检测/识别系统，但尚无方法能实现100%的准确率。本系统提出并分析了一种可用于人员识别、且能产生更高准确率的新方法。该人员识别方法采用稳健的小波变换技术从原始图像中提取特征——具体使用双树M带小波变换(DTMBWT)方法获取高低频子带系数，并将其作为分类输入。通过K近邻(KNN)分类器对DTMBWT变换获得的子带进行分类处理。系统采用ORL数据库的人脸图像进行实现，通过受试者工作特征(ROC)曲线、逆ROC曲线及期望性能(EPC)曲线等图形化指标评估系统性能。结果表明：基于DTMBWT的人脸识别方法较其他方案具有更优表现。
作者：
Hemalatha C，Logashanmugam E
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