【摘 要】
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提出一种基于Contourlet变换域的稀疏表示分类方法对人脸进行识别,使用Contourlet波变换对初始图像进行处理,得到原始图像的低频和高频特征,将低频分量与高频分量直接组合为
【机 构】
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漳州职业技术学院电子工程系,中国移动通信集团江苏有限公司,山东大学信息科学与工程学院
【出 处】
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内蒙古师范大学学报：自然科学汉文版
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61201370）, 山东省自然科学基金资助项目（ZR2014FM039）
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提出一种基于Contourlet变换域的稀疏表示分类方法对人脸进行识别,使用Contourlet波变换对初始图像进行处理,得到原始图像的低频和高频特征,将低频分量与高频分量直接组合为一维向量,输入稀疏表示分类算法进行识别.研究结果表明,该方法能够对图像进行快速特征提取,去除噪声和冗余,保留边缘等局部特征,同时降低了图像维数.与PCA＋SRC、LPP＋SRC方法相比,该方法能够得到更好的判别特征和更高的识别率.
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