受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法

摘要：

针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法.首先,将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别.在ORL、扩展Yale B及1个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性,表明相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率.

关键词：人脸识别、自适应直方图均衡化、低频离散余弦变换、系数重变换

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划项目2012BAH12B01;河南省教育厅重点科技攻关项目13A520786

在线出版日期：2015-07-22（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：16-20,35