基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

摘要：

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.

关键词：LBP、LPQ、Gabor、最优权值、多重分块、人脸识别

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划项目2013BAK02B01;辽宁省科技计划项目2013231025

在线出版日期：2017-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：310-314