NSCT和CS-LBP的低分辨率人脸识别

摘要：

针对目前监控视频采集的图像人脸信息分辨率较低问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和分块中心对称局部二进制模式(CS-LBP)的低分辨率人脸识别方法.利用NSCT在方向和尺度上变换去分解过滤分辨率不高的图像;借助CS-LBP在光照变换时受影响较小的优点,分块提取经过分解得到的高低频图像信息,将得到的特征直方图级联起来,获取较为完整的能表达人脸的向量直方图.针对最后图像维度高,使用PCA主成分分析法降维,提高实时性能.实验结果表明,该方法在低分辨率人脸识别环境下能够较好提取人脸特征,获取更高的识别率.

关键词：低分辨率、人脸识别、非下采样Contourlet变换、特征提取、中心对称局部二进制模式、主成分分析

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省高校重点实验室开放基金项目2015WZJ02

在线出版日期：2019-03-19（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：3823-3828