- · 关于举办2021第十届“龙图杯”全国BIM(建筑信息模型)大赛的通知 [01/29]
- · 第八届中国图学大会(China Graphics'2021)征稿通知[01/13]
- · 关于第十六期“全国BIM技能等级考试”成绩复议 有关事项的通知[01/12]
- · 第二十四期“全国CAD技能等级考试”考试通知 [11/20]
- · 第一届图学计算与工业软件发展研讨会会议通知 [11/12]
- · 公告 [10/30]
- · 第十六期“全国BIM技能等级考试”考试通知 [10/28]
- · 关于举办第六届数字化论坛暨中国图学学会数字化设计与制造专业委员会 2020 年会的通知[10/13]
基于离散余弦变换基函数迭代的人脸图像识别
作者:于万波 王香香 王大庆
关键词: 人脸识别; 动力系统; 混沌吸引子; 图像特征;
摘要:使用非线性混沌方法处理与识别图像的研究工作逐渐增多,已有文献给出了一种将正弦函数作为辅助函数与图像构造动力系统,迭代生成混沌吸引子作为图像特征。为进一步探究图像吸引子作为图像的特性,改进识别效果,使用离散余弦变换(DCT)基函数矩阵代替正弦函数,迭代生成近似混沌吸引子,用于人脸识别。首先,研究分析了DCT基函数矩阵的多样性与振荡特性;然后利用DCT基函数矩阵与图像矩阵构造迭代表达式,通过给出的迭代算法使其产生吸引子,再对吸引子进行快速傅里叶变换,计算相关系数,识别人脸图像。对于Yalefaces图像库,每幅图像都参加训练,识别率可以达到100%,当使用每组前5幅图像训练提取特征,识别率可以超过85%;对于CMUPIE数据库,每幅图像都参加训练,识别率可以超过99%。该吸引子方法可以作为一种图像底层特征提取方法,有待于进一步深入研究。
上一篇:基于CNN的银行卡数字识别方法
下一篇:多阶段优化的小目标聚焦检测