基于分块DCT+FLD加权的血流红外人脸识别方法

为了充分利用人脸的局部特征,提出了一种基于分块DCT和分块FLD相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更加稳定的人脸生物特征。然后为了缓解小样本问题和充分利用图像的局部鉴别信息,对血流图做分块DCT和分块FLD,最后为了利用整体的统计特征,提出了基于欧式距离的Fisher加权准则,对分块特征加权得到最终的识别。实验结果表明,相比于传统的基于整体特征的识别方法(PCA+FLD),该方法得到了较好的识别结果。