基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法.pdf

本文介绍了一种创新的人脸识别方法，该方法结合了四元数小波变换的幅值相位表示和分块投票策略，以提高识别准确性和鲁棒性。四元数小波变换是一种数学工具，它能有效地分析图像中的多尺度和多方向信息，尤其适用于处理具有复杂结构和变化的人脸图像。 该方法对输入的人脸图像进行预处理，这是为了去除噪声和不必要的细节，使后续的特征提取更为有效。预处理步骤可能包括灰度化、归一化以及平滑滤波等。 接下来，利用四元数小波变换对预处理后的图像进行分析。四元数小波变换将图像分解成四个分量，对应于不同的方向，这使得算法能够捕捉到不同方向上的特征。通过提取这些小波系数，可以得到图像在不同尺度和方向上的细节。同时，计算出四元数幅值和三个相位，这些是描述图像特征的关键参数。 然后，将这些幅值和相位特征组合，并划分为若干个子块。每个子块代表图像的一部分，包含特定区域的特征。接着，采用最近邻原则对每个子块进行分类。最近邻分类是一种简单的监督学习方法，它根据训练数据中与待分类样本最接近的实例来确定其类别。 在所有子块分类完成后，引入分块投票策略。这是一种决策融合机制，通过对各个子块分类结果的统计分析，综合判断整个图像的类别。这种策略可以减少单个子块分类错误的影响，提高整体识别的准确性。 实验结果显示，该方法在五个不同的人脸数据库上表现出了较高的识别率，并且对表情变化和光照条件的变化具有良好的鲁棒性。这意味着该方法在实际应用中，即使面对人脸表情各异、光照条件不一致的情况，也能保持稳定的识别效果。 四元数小波变换与分块投票策略的结合，提供了一种高效的人脸识别解决方案，尤其适合应对复杂环境下的识别挑战。这种方法对于提升人脸识别技术的实用性和可靠性具有重要意义，对于相关领域的研究和开发提供了有价值的参考。 总结来说，本文提出的基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法，通过四元数小波变换的多角度特征提取和分块投票的决策融合，实现了高识别率和对光照、表情变化的鲁棒性。这种方法在人脸识别领域具有广泛的应用前景，特别是在安全监控、生物识别和智能系统中。