基于PCA与LBP的人脸性别分类方法

摘要：

主成分分析方法(PCA)和局部二元模式算子(LBP)相融合的特征提取方法结合了PCA在提取全局特征方面的优势和LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能够从人脸图像中提取出较好的用于支持向量机(SVM)进行人脸性别识别分类的特征.在提取图像的LBP特征时,对传统的LBP方法做了改进,采用级联的方法提取图像的LBP直方图特征.并将提取出来的LBP特征与PCA特征相结合用于SVM,实验结果表明,LBP和PCA相融合的特征较单独的PCA特征和LBP特征在性别识别上具有明显的优势.

关键词：纹理、性别分类、主成分分析、局部二元模式、支持向量机

所属期刊栏目：5

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：8023-8025