多彩色空间相关分析的人脸识别算法

摘要：

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,得到了广泛的关注.基于对不同色彩空间数据的分析,论文提出了多彩色空间典型相关分析的人脸识别方法.文中对2维的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,利用Contourlet的多尺度,方向性和各向异性等特点,提出了一种基于Contourlet变换的彩色人脸识别算法.算法对原图进行Contourlet分解,对分解得到的低频和高频图像进行cca分析.典型相关分析是一种有效的分析方法,其实际应用十分广泛.低频系数反映图像的轮廓信息,高频系数反映图像的细节信息,使用cca充分利用不同频率的信息,使不同色彩空间的不同分辨率图形的相关性达到最大,得到投影系数,最后,采用决策级最近邻分类器完成人脸识别.在对彩色人脸数据库AR的识别实验中,该算法识别率达到98％以上,与传统算法相比,该算法不仅既有良好的识别结果,而且具有很快的运算速度.

关键词：彩色人脸识别、contourlet分解、典型相关分析、最近邻分类

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61005008

在线出版日期：2013-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：110-115