NSCT和CS-LBP的低分辨率人脸识别

• 作者: 孙万春 张建勋 朱佳宝 郑集元 陈虹伶
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 3823-3828
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.12.038

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建勋	重庆理工大学计算机科学与工程学院	24	135	7.0	10.0
2	孙万春	重庆理工大学计算机科学与工程学院	4	11	3.0	3.0
3	朱佳宝	重庆理工大学计算机科学与工程学院	4	9	2.0	2.0
4	陈虹伶	重庆理工大学计算机科学与工程学院	3	8	2.0	2.0
5	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