【摘 要】
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针对目前监控视频采集的图像人脸信息分辨率较低问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和分块中心对称局部二进制模式(CS-LBP)的低分辨率人脸识别方法。利用NSCT在
【基金项目】
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四川省高校重点实验室开放基金项目(2015WZJ02)
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针对目前监控视频采集的图像人脸信息分辨率较低问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和分块中心对称局部二进制模式(CS-LBP)的低分辨率人脸识别方法。利用NSCT在方向和尺度上变换去分解过滤分辨率不高的图像;借助CS-LBP在光照变换时受影响较小的优点,分块提取经过分解得到的高低频图像信息,将得到的特征直方图级联起来,获取较为完整的能表达人脸的向量直方图。针对最后图像维度高,使用PCA主成分分析法降维,提高实时性能。实验结果表明,该方法在低分辨率人脸识别环境下能够较好提取人脸特征,
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