基于NSCT变换的人脸图像特征提取

基于NSCT变换的人脸图像特征提取

人脸识别是近年来备受关注的研究领域，其中一个重要的问题就是如何对人脸图像进行特征提取。本文将介绍一种基于NSCT变换的方法来提取人脸图像的特征，同时给出matlab仿真代码供读者参考。

NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）变换是一种用于图像处理的正交多分辨率分析方法，该方法在多个方面都有着优异的性能表现，例如图像去噪、图像压缩等。本文中我们将使用NSCT变换来提取人脸图像的特征。

首先，我们需要读入一张人脸图像，并进行预处理，包括灰度化、标准化等步骤。然后，利用NSCT变换对图像进行变换，得到NSCT系数矩阵。

接下来，我们需要对NSCT系数矩阵进行降维处理，以便得到更为紧凑的特征向量表示。这里，我们可以采用PCA主成分分析的方法进行降维，从而得到人脸图像的主要特征。

最后，我们将得到的特征向量存储下来，用于后续的人脸识别任务。

下面是matlab代码实现：

% 读入人脸图像并进行预处理
img = imread('test.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);
img_norm = double(img_gray) / 255.0;

% NSCT变换
nlevs = 3;
w = nsctdec(img_norm, 'nor', nlevs, 'spline', 2);

% PCA降维
num_coeffs = 100;
coeffs = cell2mat(w);
coeffs = coeffs(:);
mu = mean(coeffs);
coeffs = coeffs - mu;
[U, S, V] = svds(coeffs