基于NSCT和伪Zernike矩的人脸识别

摘要：

为了提高光照条件下人脸识别系统的识别率,提出了一种非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩相结合的人脸识别新算法.该算法首先利用软阈值去噪方法在Lambertian光照模型中提取人脸的光照不变成分,然后计算其伪Zernike矩向量作为人脸的分类特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,与常用的人脸识别算法相比,文中算法能够更有效地去除光照影响,适应尺度和姿态变化,极大地提高了人脸识别的精度.

关键词：人脸识别、非下采样Contourlet变换、伪Zernike矩、光照模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：NSFC-广东省自然科学联合基金资助项目U0735004《作者简介一》=刘晓山1978-;男,博士生,主要从事图像处理、模式识别研究.E-mail:xsliu@ 163.com

在线出版日期：2011-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：83-87