Curvelet域流形学习人脸识别算法研究

摘要：

Curvelet是一种多尺度多方向的图像变换工具,能有效克服小波在表达图像沿边缘奇异特征时的冗余,形成特征的稀疏表达.进一步考虑高维图像可能存在于一个低维流形上,所以提出将曲波提取到的特征应用流形学习处理以发现其低维结构应用于人脸识别.实验表明Curvelet提取到的特征经LLE处理后能找到优于LLE下的流形结构.和已有Gabor结合流形学习人脸识别的比较研究说明,曲波结合流形学习的方法获得了高于Gabor结合流形学习的识别率,在Essex表情库和YaleB光照库上的实验证明了这一点.

关键词：Gabor小波、流形学习、核函数、核局部线性嵌入、人脸识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅科学研究项目;多尺度流形学习降维理论体系研究

在线出版日期：2011-01-11（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：140-144,150