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文集编号: 20140102008695
提高人脸识别对人脸姿态、位置、表情变化的鲁棒性,提出一种基于非下采样contourlet变换(NscT)与改进脉冲耦合神经网络(M—PcNN)的人脸特征提取方法。利用NscT对输入图像进行多尺度分解和多方向稀疏分解,以捕获图像中的高维奇异信息,使用M—PcNN模型提取各子带的信息熵,将其作为人脸特征,利用支持向量机(sVM)实现分类与识别。仿真结果表明,该方法鲁棒性较强,在识别和分类中表现出较好的性能。
陈荣莲八品司务