Contourlet与Curvelet变换结合的人脸识别技术

"这篇论文提出了一种融合Contourlet变换(CNT)和Curvelet变换(CLT)的高效人脸识别方法，旨在提升人脸识别的准确率。通过CNT获取人脸图像的多方向轮廓信息，利用CLT的多尺度、多方向和各向异性特性来突出图像边缘。论文中，对预处理的训练图像进行CNT的四阶分解，分析方向子带系数以提取特征；同时，应用CLT并选取特定尺度和角度从细节子带中提取统计特征。最终，将两种方法得到的特征整合，通过熵计算筛选重要特征，降低特征空间的维度。所选特征结合支持向量机(SVM)分类器用于识别。实验结果在JAFFE、ORL和FERET数据集上展示，证明了这种方法在提高识别精度和应对高斯噪声方面的能力。" 本文的研究重点在于改善人脸识别的性能，尤其是在面临姿势变化、光照差异和表情变化等挑战时。Contourlet变换是一种多方向、多尺度的图像分析工具，能够有效地捕捉图像的边缘和轮廓信息，有助于减少噪声干扰和增强图像的局部特性。而Curvelet变换则在处理非平稳边缘和复杂结构时表现出优势，其各向异性特性使其在表示图像细节方面更为有效。 在人脸图像预处理后，论文采用了CNT的四阶分解来提取图像特征，这是因为CNT能够提供丰富的方向信息，有助于识别面部特征。同时，CLT的应用则是在不同尺度和特定角度下提取细节信息，增强了对人脸图像结构的表示。通过对这些变换系数的统计分析，可以挑选出最具区分性的特征。 为了进一步优化特征集，论文利用熵作为特征选择的依据。熵是一种衡量信息不确定性的指标，通过计算变换系数的熵，可以剔除冗余和不重要的特征，从而降低特征空间的维度，减少计算复杂性，提高识别速度。 最后，论文采用支持向量机作为分类器，SVM以其强大的非线性分类能力，能够有效地处理复杂的人脸识别问题。实验结果显示，结合CNT和CLT的特征提取方法以及SVM分类器，提高了在不同数据库上的识别精度，验证了该方法的有效性。 这篇研究工作展示了融合Contourlet和Curvelet变换在人脸识别领域的创新应用，对于提高识别率和抵抗噪声有显著效果，为未来生物特征识别技术的发展提供了有价值的参考。