基于DCT和线性回归的人脸识别.pdf

【基于DCT和线性回归的人脸识别】是一种在计算机视觉领域中用于人脸识别的技术，它结合了离散余弦变换（DCT）和线性回归分析两种方法来提高识别的准确性和鲁棒性。该技术主要针对由于光照、姿态、表情变化以及遮挡等因素导致的人脸图像非线性特性。 离散余弦变换（DCT）是图像处理中的一个关键步骤，它将原始的图像数据从空间域转换到频率域。在人脸识别中，DCT能够提取出图像的频率特征，这些特征对于光照、姿态变化等环境因素不敏感。通过DCT，可以去除图像中的噪声，并突出人脸的主要结构，比如眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域的特征，从而降低光照和姿态变化对识别的影响。 线性回归是一种统计学方法，用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系模型。在人脸识别中，线性回归被用来构建一个分类模型，根据DCT得到的特征向量，预测或分类人脸。这种方法快速且有效，可以处理大量特征，并在一定程度上减少计算复杂度，有助于实现实时人脸识别。 该文提出的方法首先对人脸图像进行DCT，提取出图像的变换域特征。这些特征可能包括低频成分（代表基本形状）和高频成分（代表细节）。然后，利用线性回归算法训练一个模型，这个模型能够根据这些特征预测图像所属的人脸类别。在训练过程中，线性回归会找到一组权重，使得特征向量与人脸类别之间达到最佳的线性关系。 实验结果显示，这种方法在多个常用的人脸数据库上表现良好，证明了其在满足实时性要求的同时，对于光照、姿态变化、表情变化以及部分遮挡等挑战具有较强的鲁棒性。这表明，DCT与线性回归的结合为解决人脸识别中的非线性问题提供了一个有效途径。 关键词：人脸识别技术通常涉及图像预处理、特征提取和分类器设计等环节。在这个方法中，DCT作为预处理和特征提取工具，而线性回归则作为分类器。这种结合策略有助于减少光照和姿态变化等环境因素对识别性能的影响，提高了人脸识别系统的稳定性和实用性。 中图分类号：TP391，说明这篇文章属于计算机科学与技术领域的信息处理与模式识别类。文献标志码：A，表示这是一篇学术研究论文，文章编号和DOI则是该论文在学术界的身份标识，方便他人引用和检索。 基于DCT和线性回归的人脸识别方法通过DCT对人脸图像进行特征提取，以减少光照和姿态变化的影响，再利用线性回归进行高效分类，从而实现了对多种复杂情况下的有效人脸识别。这一方法在实际应用中表现出良好的实时性和鲁棒性，是计算机视觉领域中人脸识别的一个重要进展。