基于NSA多尺度模型的人脸识别

赵明华; 游志胜; 赵永刚; 吕学斌

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基于NSA多尺度模型的人脸识别

赵明华 , 游志胜 , 赵永刚 , 吕学斌

文章导航 > 激光技术 > 2006 > 30(1): 107-109

引用本文:

Citation:

基于NSA多尺度模型的人脸识别

1.
四川大学, 计算机学院图形图像研究所, 成都 610064;
2.
西南石油学院, 成都 610500

作者简介: 赵明华(1979- ),女,博士研究生,主要从事数字图像处理和模式识别等研究..

通讯作者: 游志胜, zsyou@mail.sc.cninfo.net ;

中图分类号: TP391.41

Face recognition based on NSA multiscale model

1.
Institute of Image & Graphic, Department of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610064, China;
2.
Southwest Petroleum Institute, Chengdu 610500, China

Corresponding author: YOU Zhi-sheng, zsyou@mail.sc.cninfo.net ;

CLC number: TP391.41

摘要: 提出了NSA多尺度模型.该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设.首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像.利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度.将该模型用于人脸识别,提出利用梯度算子进行图像分割提高识别的准确性.实验结果表明,以该模型分析得到的对比度相似性为95.3634%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性.
- 多尺度分析 /
- 线性尺度自回归(LSA) /
- 神经网络尺度自回归(NSA) /
- 小波变换
Abstract: A multiscale mode named neural networks scale autoregressive(NSA) is presented.The model uses neural networks to represent the map between the pixels residing at images of various resolutions;in stead of the assumption of linearity in linear scale autoregressive(LSA) model.Then back-propagation algorithm is used in the neural networks training to decide the map,finally,the identified map is used to estimate images at finer resolution from coarser versions.Similarity in contrast is used to gauge the degree of similarity between estimated images and target images.The model is applied in face recognition and image segmentation approach using gradient operator is proposed to increase the recognition accuracy.Experimental results show that similarity between image estimated by NSA model and target image is 95.3634%.The NSA-based face recognition system is robust to illumination.
- multiscale analysis /
- linear scale autoregressive /
- neural networks scale autoregressive /
- wavelet transform

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基于NSA多尺度模型的人脸识别

通讯作者: 游志胜, zsyou@mail.sc.cninfo.net;

作者简介: 赵明华(1979- ),女,博士研究生,主要从事数字图像处理和模式识别等研究.

1. 四川大学, 计算机学院图形图像研究所, 成都 610064;
2. 西南石油学院, 成都 610500

收稿日期: 2004-08-02
录用日期: 2004-10-12
网络出版日期: 2006-01-25

关键词:

摘要: 提出了NSA多尺度模型.该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设.首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像.利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度.将该模型用于人脸识别,提出利用梯度算子进行图像分割提高识别的准确性.实验结果表明,以该模型分析得到的对比度相似性为95.3634%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性.