【摘 要】
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针对光照对人脸特征提取的影响,提出了一种基于多尺度Curvelet变换的自适应局部熵的光照鲁棒性人脸特征提取方法。采用特殊局部对比增强算法对光照不均衡图像进行光照补偿,同
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(No.BK2008098)
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针对光照对人脸特征提取的影响,提出了一种基于多尺度Curvelet变换的自适应局部熵的光照鲁棒性人脸特征提取方法。采用特殊局部对比增强算法对光照不均衡图像进行光照补偿,同时使图像局部特征显著;通过对增强后的图像进行Curvelet多尺度分解,得到的分解系数进行分块求熵从而构成候选特征向量;通过特征鉴别能力分析和评估,对候选特征值进行最优选择。在ORL,Yale,YaleB,AR四个人脸数据库中的实验结果表明,该方法与传统的PCA,LDA方法相比,避免小样本和特征分解问题,同时具有环境适应性和抗光照影响的特
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