多彩色空间相关分析的人脸识别算法

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,得到了广泛的关注。基 于对不同色彩空间数据的分析,论文提出了多彩色空间典型相关分析的人脸识别方法。文中 对2 维的Contourlet 变换特性进行了分析和讨论,利用Contourlet 的多尺度,方向性和各向 异性等特点,提出了一种基于Contourlet 变换的彩色人脸识别算法。算法对原图进行 Contourlet 分解,对分解得到的低频和高频图像进行cca 分析。典型相关分析是一种有效的 分析方法,其实际应用十分广泛。低频系数反映图像的轮廓信息,高频系数反映图像的细节 信息,使用cca 充分利用不同频率的信息,使不同色彩空间的不同分辨率图形的相关性达到 最大,得到投影系数,最后,采用决策级最近邻分类器完成人脸识别。在对彩色人脸数据库 AR 的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,该算法不仅既有良好的 识别结果,而且具有很快的运算速度。