融合NSCT和自适应平滑的光照不变量提取算法

摘要：

为了更好地解决光照变化对人脸识别系统的干扰问题，提出一种融合了NSCT和自适应平滑的算法，以提取带有更多人脸结构信息的光照不变量。首先用NSCT分解对数域人脸图像，并对各高频子带进行NormalShrink阈值滤波；再将滤波后的高频子带和未经处理的低频子带进行逆NSCT 处理得到人脸图像的模糊图像；然后对NSCT分解后的低频子带使用自适应平滑提取出低频子带中的人脸细节信息；最后结合该人脸细节信息和模糊图像进行计算，得到人脸图像的光照不变量。该不变量有效地弥补了 NSCT 方法中缺乏低频子带中的人脸细节信息的不足，提高了人脸信息的利用率。在Yale B和CM U PIE人脸库上的实验结果表明，该算法能够有效地消除光照变化的影响，具有更优的人脸识别性能，提高人脸识别系统的光照鲁棒性。

关键词：人脸识别、光照不变量、非下采样轮廓波变换、自适应平滑

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2070-2078