基于NSCT和仿生模式的人脸图像识别方法

被引：11

作者：

周亮基 ^{[1
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李庆武 ^{[1
,2
]}

霍冠英 ^{[1
,2
]}

朱国庆 ^{[1
]}

机构：

[1] 河海大学物联网工程学院

[2] 常州市传感网与环境感知重点实验室

来源：

激光与光电子学进展 | 2015年 / 52卷 / 03期

关键词：

图像处理; 非下采样Contourlet变换; 仿生模式识别; 人脸识别; 高维空间覆盖;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT分解,并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征,利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale和ORL人脸库进行实验,且设计了无拒识和有拒识两组方案,实验结果表明:与传统方法相比,利用基于非下采样Contourlet变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率,而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。

引用

页码：132 / 139

页数：8

共 11 条

[1] EIGENFACES FOR RECOGNITION [J].