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评估近红外人脸识别系统中的特征提取器与降维方法

DOI：10.11113/jt.v70.2459 期刊：Jurnal Teknologi 出版年份：2014 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本研究评估了近红外领域中全局与局部特征提取器及降维方法的性能。采用Zernike矩(ZMs)、独立成分分析(ICA)、Radon变换+离散余弦变换(RDCT)、Radon变换+离散小波变换(RDWT)作为全局特征提取器，使用局部二值模式(LBP)、Gabor小波(GW)、离散小波变换(DWT)和未抽取离散小波变换(UDWT)作为局部特征提取器。通过主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPDA)、线性判别分析+主成分分析(Fisherface)、核Fisher判别分析(KFD)和谱回归判别分析(SRDA)进行降维方法评估。在CASIA近红外数据库和PolyU-NIRFD数据库上的实验表明，在存在面部表情、眼镜、头部旋转、图像噪声和错位的情况下，ZMs作为全局特征提取器、UDWT作为局部特征提取器以及SRDA作为降维方法相比其他某些方法具有更优的综合性能。
作者： Sajad Farokhi，Usman Ullah Sheikh，Jan Flusser，Siti Mariyam Shamsuddin，Hossein Hashemi
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

评估全局和局部特征提取器及降维方法在近红外人脸识别系统中应对面部表情、眼镜、头部旋转、噪声和错位等挑战时的性能表现。

研究成果

泽尼克矩和未抽取离散小波变换是有效的特征提取方法，而谱回归判别分析是在各种挑战条件下提高近红外系统人脸识别精度的最佳降维方法。未来的工作应结合全局与局部特征以提升性能。

研究不足

该研究仅限于特定数据库（中科院自动化所近红外数据库CASIA NIR和香港理工大学近红外人脸数据库PolyU-NIRFD），未涉及时间变化和尺度变化问题；将图像缩放至64x64尺寸可能导致部分细节丢失，且方法仅在受控挑战条件下进行评估。

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