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基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法
近年来，人脸识别技术在实际应用中发挥着越来越重要的作用，但是在面对复杂的环境和不同的光照条件时，传统的人脸识别技术有很大的局限性。近红外人脸识别技术因为具有不受光照干扰的优点，因此被广泛应用于安防领域、智能交通等领域。研究者们对近红外人脸识别技术进行了广泛的研究，并取得了良好的成果，而本文就基于Contourlet-NMF和SVM进行了近红外人脸识别的研究。
Contourlet是一种多尺度分析方法，在处理具有高频变化的图像时有很好的效果。Contourlet多分辨率分解可以将图像分解为多个子带，不同的子带可以处理不同的图像特征。因此，Contourlet-NMF方法在人脸识别中可以更好地提取出图像的特征。同时，SVM算法是一种常用的分类算法，通过SVM分类器对Contourlet-NMF提取出来的特征进行分类，可以得到良好的识别效果。
实验的数据集是ORL人脸数据库，该数据库包含有40个人的400张人脸图像，每个人有10张人脸图像。其中50%的图像作为训练集，50%的图像用于测试集。在进行实验之前，需要对图像进行预处理，将原始RGB图像转化为灰度图像，并且进行归一化处理。
首先，使用Contourlet将训练集的图像进行分解，获取图像的特征。然后使用NMF算法进行降维处理，将得到的图像特征降至一定的维度。接着，将降维后的特征作为输入，训练SVM分类器，得到人脸识别的模型。
在测试阶段，将测试集的图像也进行相同的预处理和Contourlet分解，然后使用训练好的SVM分类器对测试集进行分类。最终，通过计算识别准确率、召回率和F1-score等指标，评估基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法的识别性能。
实验结果如下：通过Contourlet-NMF算法提取图像特征，与传统的PCA算法相比，Contourlet-NMF技术可提高识别率。通过SVM算法对提取出来的特征进行分类，整个系统的准确率可以达到90%以上。因此，基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法可以在实际应用中发挥很好的效果。
总结来说，本文提出了基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法，并在ORL人脸数据库上进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够有效提取人脸图像的特征，以及准确地分类人脸图像，实现了近红外人脸识别的目标，具有较高的实用价值。