基于局部特征和全局特征相融合的人脸识别技术研究

摘要：

为解决不可抗拒因素干扰导致识别率不高的问题,构建采集人脸图像的局部特征和全局特征并相融合识别的系统.采用主成分分析(PCA)和局部二值模式(LBP)分别提取图像的全局特征矩阵和LBP局部特征谱,构造出人脸图像集合的相关联集合,并提取人脸特征值.通过ORL数据库人脸图片集比较单一 PCA算法和PCA+LBP算法在不同维度和不同样本数下的识别效果.同时,基于支持向量机算法利用Matlab设计一个GUI界面实现打开、训练、识别、分类人脸图像功能的人脸识别系统.结果表明,通过局部和全局提取特征值融合能够提高人脸识别准确率,GUI界面的人脸识别系统满足应用需求.

关键词：人脸识别、主成分分析、局部二值化、向量机分类器

所属期刊栏目：7

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：福建省中青年教师教育科研项目JZ181053

在线出版日期：2022-12-23（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：15-19