自适应特征提取的光照鲁棒性人脸识别

摘要：

针对光照对人脸特征提取的影响,提出了一种基于多尺度Curvelet变换的自适应局部熵的光照鲁棒性人脸特征提取方法.采用特殊局部对比增强算法对光照不均衡图像进行光照补偿,同时使图像局部特征显著；通过对增强后的图像进行Curvelet多尺度分解,得到的分解系数进行分块求熵从而构成候选特征向量；通过特征鉴别能力分析和评估,对候选特征值进行最优选择.在ORL,Yale,YaleB,AR四个人脸数据库中的实验结果表明,该方法与传统的PCA,LDA方法相比,避免小样本和特征分解问题,同时具有环境适应性和抗光照影响的特点.

关键词：Curvelet变换、分块熵、自适应特征提取、鉴别能力分析

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK2008098

在线出版日期：2012-06-26（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：164-169