ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】针对人脸识别中图像噪声干扰和特征提取效率低的问题，本文提出一种结合特征脸与傅里叶变换滤波的识别方法，并通 过实验系统探究了频域滤波对识别性能的影响。 首先，基于Ｋ⁃Ｌ变换构建特征脸子空间，实现人脸特征降维；其次，设计并对比了理想低通、高斯低通及巴特沃斯低通三类滤波器在频域的去噪效果；最后，在不同图像压缩层级下验证了滤波器的适应性。 结果表明： 高斯低通滤波器在多数情况下能显著提升识别准确率，尤其对较高清晰度图像具有稳定增强作用；而当图像过度压缩时，低通滤波则会降低识别性能。 该方法通过频域滤波有效突出人脸共性特征，提升了特征脸法的鲁棒性与识别效率。
