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题名受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法
被引量：4
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作者
魏锐
徐亮
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机构
黄淮学院信息工程学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2015年第5期16-20,35,共6页
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基金
国家科技支撑计划项目(2012BAH12B01)
河南省教育厅重点科技攻关项目(13A520786)
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文摘
针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法。首先,将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在ORL、扩展Yale B及1个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性,表明相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。
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关键词
人脸识别
自适应直方图均衡化
低频离散余弦变换
系数重变换
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Keywords
face recognition
adaptive Histogram equalization
low frequency discrete cosine transform
coefficients retransformed
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名CLAHE低频DCT系数重变换在人脸识别中的应用
被引量：1
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作者
邵丹
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机构
铁道警察学院公安技术系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第11期180-184,共5页
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文摘
针对光照变化显著影响自动人脸识别系统性能的问题,为了规范化光照变化以提高人脸识别率,提出基于对比度限制自适应直方图均衡化CLAHE(Contrast Limiting Adaptive Histogram Equalization)的低频离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)系数重变换算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,稀疏系数重建和k-近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B及AR人脸数据库上的实验验证了算法的有效性。实验结果表明,算法在识别非常困难的Yale B子集5上的识别率可高达98.20%,相比其他几种规范化技术,该算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所耗时间。
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关键词
自适应直方图均衡化
离散余弦变换
系数重变换
核主成分分析k近邻分类器
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Keywords
Adaptive histogram equalisation
Discrete cosine transform
coefficients retransforming
Kernel principal component analysis k-nearest neighbour classifier
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名CLAHE优化低频DCT系数重变换的鲁棒人脸识别
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作者
王轶冰
胡邦君
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机构
安徽大学计算机教学部
安徽省生物研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第9期135-140,共6页
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文摘
针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;利用核主成分分析进行特征提取,采用K-最近邻分类器以完成最终的人脸识别。在ORL、扩展YaleB和AR人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别技术,所提算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所用时间。
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关键词
鲁棒人脸识别
自适应直方图均衡化
离散余弦变换
系数重变换
核主成分分析
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Keywords
robust face recognition
adaptive histogram equalization
Discrete Cosine Transform（DCT）
coefficients retransforming
Kernel Principal Component Analysis（KPCA）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法
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作者
江东林
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机构
龙岩学院数学与计算机科学学院
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出处
《江汉大学学报（自然科学版）》
2015年第4期345-352,共8页
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文摘
针对人脸识别中由于伪装(如围巾、太阳镜和头发)或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B、FRGC V2.0及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。
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关键词
人脸识别
自适应直方图均衡化
低频离散余弦变换
系数重变换
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Keywords
face recognition
adaptive histogram equalization
low frequency discrete cosine transform
coefficients retransform
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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