基于Curvelet变换的低分辨率人脸识别方法

• 作者: 史君华 孙万春 杨馨竹 郑集元 马慧
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Curvelet变换 2DPCA 人脸识别
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 162-168
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.11.025

摘要

随着我国经济实力的提高,大多公共场所都配备监控设备,用以对出现行人及行为的监控,通过监控识别人脸是人脸识别发展的重要方面,以后也将进一步发展.为减少视频数据的空间占比,目前市场大部分采用低分辨率的存储方式来存放视频数据,这对人脸的识别率带来了较大的影响.针对该类问题,首先利用Curvelet变换,对人脸多维空间特征进行数据采集,再利用2DPCA进行降维,最后以最近邻分类器识别,使用人脸数据图片库进行实验比对,完成人脸的识别.实验结果表明:该方法能在实时检测的基础上提高对低分辨率环境下的人脸识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧	安徽警官职业学院计算机基础教研室	4	9	2.0	3.0
2	史君华	合肥师范学院计算机学院	15	69	5.0	8.0
3	郑集元	重庆理工大学计算机科学与工程学院	4	13	3.0	3.0
4	孙万春	合肥师范学院信息技术中心	2	5	1.0	2.0
5	杨馨竹	重庆理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0