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1、JournalofComputerApplicationsISSN100l一90812014．01．10計算機(jī)應(yīng)用，2014，34(1)：158—161，166C0DENJYlIDUhttp：／／www．joca．en文章編號：1001-9081(2014)O1．0158—04doi：10．11772／j．issn．1001-9081．2014．O1．0158基于非下采樣Contourlet梯度方向直方圖的人臉識別奉俊鵬，楊恢先，蔡勇勇，翟云龍，李球球(湘潭大學(xué)材料與光電物理學(xué)院，湖南湘潭411105)(通信作者電子郵箱yanghx@xtu．edu．a(chǎn)n)摘要：針對
2、人臉-／e,~'1系統(tǒng)準(zhǔn)確度不高的問題，提出一種基于非下采樣Contourlet梯度方向直方圖(HNOG)的人臉識別算法。先對人臉圖像進(jìn)行非下采樣Contourlet變換(NSCT)，并將變換后的各系數(shù)矩陣進(jìn)行分塊，再計算各分塊的梯度方向直方圖(HOG)，將所有分塊的直方圖串接得到人臉圖像HNOG特征，最后用多通道最近鄰分類器進(jìn)行分類。在YALE人臉庫、ORL人臉庫上和CAS．PEAL．R1人臉庫上的實驗結(jié)果表明，人臉的HNOG特征有很強(qiáng)的辨別能力，特征維數(shù)較小，且對光照、表情、姿態(tài)的變化具有較好的魯棒性。關(guān)鍵詞：非下采樣Contourlet變換；梯度方向直方圖；人
3、臉識別；最近鄰分類器中圖分類號：TP391．413文獻(xiàn)標(biāo)志碼：AFacerecognitionbasedonhistogramsofnonsubsampledcontourletorientedgradientFENGJunpeng，YANGHuixian。，CAIYongyong，ZHAIYunlong，LIQiuqiu(FacultyofMa~dalandPhotoelectronicPhysics，XiangtanUniversity,XiangtanHunan411105，China)Abstract：Concerningthelowaccuracyoffa
4、cerecognitionsystems，afacerecognitionalgorithmbasedonHistogramsofNonsubsampledcontourletOrientedGradient(HNOG)wasproposed．Firstly，afaceimagewasdecomposedwithNon—SubsampledContourletTransform(NSCT)andthecoefficientsweredividedintoseveralblocks．Thenhistogramsoforientedgradientwerecalcula
5、tedallovertheblocksandusedasfacefeatures．Finally，muhi—channelnearestneighborclassifierWasusedtoclassifythefaces．TheexperimentalresultsonYALE．ORLandCAS—PEAL—R1facedatabasesshowthatthedescriptorHNOGisdiscriminative，thefeaturedimensionissmallandthefeatureisrobusttovariationsofillumination
6、，faceexpressionandposition．Keywords：Non—SubsampledContourletTransform(NSCT)；HistogramsofOrientedGradient(HOG)；facerecognition；nearestneighborclassifier小波在人臉識別中的成功應(yīng)用，使得圖像的多尺度、多方向分0引言析方法受到研究者們的關(guān)注，但Gabor濾波器所提取的原始人臉識別近年來成為生物特征識別領(lǐng)域的一個研究熱特征維數(shù)過大，雖然彈性匹配圖法能夠有效降維，但是對特征點(diǎn)，相對于人的其他生物特征識別技術(shù)，人臉特征識別具有非
7、點(diǎn)的選擇和精度配準(zhǔn)要求較高，而基于子空間的方法識別接觸性和非強(qiáng)制性，因此在身份識別、金融安全和人機(jī)交互等率有限7j，Contourlet變換也是一種多尺度、多方向分析工具，領(lǐng)域有很好的應(yīng)用前景。在人臉識別系統(tǒng)中，人臉特征的描能夠有效地提取的圖像不同尺度不同方向的特征信息。述最為關(guān)鍵，如果使用不恰當(dāng)?shù)娜四樚卣髅枋?，即使使用再好非下采樣Contourlet變換(NonsubsampledContourlet的分類器，也達(dá)不到好的識別效果。梯度方向直方圖Transform，NSCT)是對Contourlet變換的改進(jìn)，克服了(HistogramsofOrientedG
