基于自适应加权Curvelet梯度方向直方图的人脸识别算法

摘要：

提出一种基于自适应加权Curvelet梯度方向直方图(AWCHOG)的人脸识别算法.首先,人脸图像通过基于Wrapping的离散Curvelet变换得到多尺度多方向的Curvelet变换系数;然后按照编码方式将同一尺度下不同方向的特征进行编码融合,获得融合后的幅值域图谱,并通过HOG算子结合分块的方法获得Curvelet变换后融合图像的直方图特征,分别根据每个尺度对人脸识别率的贡献进行计算,得出各尺度的权重;最后融合权重系数以及各尺度的HOG特征,利用最近邻分类器进行分类.通过在ORL、AR和CAS-PEAL三个人脸库的实验可以看出,所提算法在人脸图像部分遮挡、姿态、表情、光照变化以及噪声等因素干扰下具有较好的识别效果.

关键词：图像处理、人脸识别、Curvelet变换、梯度方向直方图

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金2018JJ3486

在线出版日期：2020-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：115-124