基于离散余弦变换基函数迭代的人脸图像识别

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CMU PIE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。