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基于NSCT和伪Zernike矩的人脸识别

作者:刘晓山 杜明辉 曾春艳 金连文人脸识别非下采样contourlet变换伪zernike矩光照模型

摘要:为了提高光照条件下人脸识别系统的识别率,提出了一种非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩相结合的人脸识别新算法.该算法首先利用软阈值去噪方法在Lamber-tian光照模型中提取人脸的光照不变成分,然后计算其伪Zernike矩向量作为人脸的分类特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,与常用的人脸识别算法相比,文中算法能够更有效地去除光照影响,适应尺度和姿态变化,极大地提高了人脸识别的精度.

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华南理工大学学报·社会科学版

《华南理工大学学报·社会科学版》(CN:44-1443/C)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《华南理工大学学报·社会科学版》自创刊以来,本刊坚持以马克思列宁主义、思想、邓小平理论、"三个代表"重要思想、科学发展观、新时代中国特色社会主义思想为指导,立足广东,面向全国,积极反映人文社会科学各领域在改革开放和现代化建设中理论与实践的成果,努力把本刊办成有特色、有水平、有影响的综合性学术期刊和重要理论研究阵地。

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