DCT结合特征选择的红外人脸识别

摘要：

为了从生物特征和统计角度来提高识别的性能，提出了一种基于血流图的离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）与特征选择相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图，得到更具丰富频率的特征。其次，采用DCT变换可以有效地消除血流图的相关性。最后，在DCT域特征提取阶段，为了提高特征提取的有效性，特征选择和子空间学习基于一致的可分性目标：特征选择引入基于可分性的DCT系数选择算法以抽取鉴别能力强的DCT系数，对抽取的DCT系数采用基于可分性的线性鉴别分析（linear discriminant analysis，LDA）方法。实验结果表明，该红外人脸识别方法可以快速有效地提取血流图中适合分类的特征，识别率优于传统DCT+LDA方法。

关键词：红外人脸识别、血流图、离散余弦变换(DCT)、可分性、线性鉴别分析(LDA)

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61201456;the Natural Science Foundation of Jiangxi Province of China under Grant No.20132BAB201052

在线出版日期：2014-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：614-621