1 河海大学物联网工程学院, 江苏 常州 213022
2 常州市传感网与环境感知重点实验室, 江苏 常州 213022
针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题，提出了一种基于非下采样Contourlet 变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT 分解，并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征，利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale 和ORL 人脸库进行实验，且设计了无拒识和有拒识两组方案，实验结果表明：与传统方法相比，利用基于非下采样Contourlet 变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率，而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。
图像处理 非下采样Contourlet 变换 仿生模式识别 人脸识别 高维空间覆盖 激光与光电子学进展
2015, 52(3): 031001
