【摘 要】
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为了减少光照变化对人脸识别算法的影响,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)的光照不变特征提取方法。人脸图像经过对数变换(L
【机 构】
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兰州理工大学电信学院; 兰州理工大学甘肃工业先进过程控制重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61064003)资助项目
论文部分内容阅读
为了减少光照变化对人脸识别算法的影响,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)的光照不变特征提取方法。人脸图像经过对数变换(LT)后,利用NSCT进行分解,得到图像的低频子带和高频方向子带;根据高频子带中NSCT系数的概率分布,给出各子带的自适应阈值,并采用折衷阈值函数进行滤波;对滤波后的子带进行NSCT逆变换,得到人脸图像的光照不变特征。在Extended Yale B和CMU PIE人脸数据库上的实验结果表明,本文方法能有效减少光照影响,显著提高了识别率。
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