基于NSCT变换和深度学习神经网络的人脸识别算法研究

资 源 简 介

基于NSCT变换和深度学习神经网络的人脸识别算法研究

详 情 说 明

近年来，人脸识别技术因其广泛应用成为计算机视觉领域的研究热点。传统方法在复杂环境下（如光照变化、遮挡等）表现不佳，而结合NSCT变换与深度学习的方法为解决这一问题提供了新思路。

NSCT（非下采样轮廓波变换）是一种多尺度几何分析工具，能够更好地捕捉图像中的边缘和纹理特征。通过NSCT对图像进行分解，可获得高频和低频子带，从而增强关键特征的表达能力。这种多尺度变换尤其适合处理人脸图像中的局部细节和结构信息。

深度学习神经网络（如CNN、ResNet等）擅长从原始数据中自动学习层次化特征。将NSCT预处理后的多子带图像作为网络输入，可以引导网络更聚焦于有判别力的区域。两者结合的优势在于： NSCT提供鲁棒的特征表示，减少噪声干扰； 神经网络通过端到端训练优化分类边界； 多尺度分析弥补了卷积操作在方向敏感性上的不足。

实验表明，该混合方法在LFW、CelebA等数据集上相比纯深度学习模型有更高的识别率，尤其在低光照或部分遮挡场景下性能提升显著。未来研究方向包括优化NSCT参数自适应机制，以及探索轻量化网络架构以提升实时性。