NSST与CSLDP相结合的人脸识别.pdf

【NSST与CSLDP相结合的人脸识别】 在人脸识别领域，传统的识别方法常常面临姿态、光照和表情变化带来的挑战，导致识别准确率不高。为了解决这些问题，研究人员提出了一种结合非采样Shearlet变换（NSST）与中心对称局部方向模式（CSLDP）的人脸识别算法。该算法旨在提高人脸识别的稳定性和准确性。 NSST是非采样Shearlet变换，它是一种多尺度分析工具，能够在二维图像中同时捕捉到图像的平滑部分和边缘细节。NSST通过分解人脸图像，将其分为低频和高频子带图像，这样能够有效地区分出图像的主要结构和局部细节。低频子带图像通常包含全局信息，而高频子带图像则包含了更多的局部纹理和形状信息，这对于识别面部特征至关重要。 接着，CSLDP被用于提取这些子带图像的特征。CSLDP是一种局部方向模式，它能够检测和描述图像中的方向信息，尤其适合处理具有旋转不变性的图像。在人脸图像的各个子带中，CSLDP操作会计算出一系列的方向模式特征图。这些特征图能够捕捉到人脸的局部结构，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和形状，即使在光照、表情或姿态变化的情况下也能保持一定的稳定性。 为了进一步增强特征的表达能力，CSLDP特征图被划分为多个小块，并对每个块进行统计直方图计算。直方图特征反映了图像块内部的方向分布，这些统计信息被串接成一个特征向量，代表了整张人脸的特征。这种处理方式不仅简化了特征表示，而且增强了特征的区分能力。 利用最近邻分类器进行人脸分类。最近邻分类器是一种基于实例的学习方法，它根据训练集中最接近的样本来进行预测。在这个过程中，计算测试样本与训练集样本之间的距离，选择最近的那个样本作为分类结果。这种方法简单高效，对于具有清晰特征向量的人脸识别问题尤其适用。 在ORL、YALE和CAS.PEAL.R1等人脸数据库上的实验结果显示，结合NSST和CSLDP的识别算法在面对姿态、光照和表情变化时，仍能保持较高的识别准确率，证实了该方法的有效性和鲁棒性。这一技术的应用不仅提高了人脸识别系统的性能，也为解决实际场景中复杂环境下的人脸识别问题提供了新的思路。