基于伪Zernike矩归一化的人脸特征提取方法

摘要

以改进的伪Zernike矩相关知识为基础,提出了一种新颖的人脸识别特征提取方法.该方法在识别时不需要进行几何校正,降低了人脸识别系统的算法复杂度.计算人脸图像的伪Zernike矩,对其进行归一化处理,采用最小邻近分类器进行判别.实验结果表明,该算法不受人脸尺度和旋转变化的影响,并且对表情、姿态和光照具有较强鲁棒性.进一步探讨了伪Zernike矩在人脸识别方面的应用.