基于LBP特征和贝叶斯模型的单样本人脸识别
针对单样本人脸识别这一人脸识别中的难点问题,提出了一种基于局部二元模式(LBP)直方图特征和贝叶斯(Bayes)模型的人脸识别方法.首先在独立的训练集上学习同类样本和异类样本的LBP直方图特征的相似度先验信息,估计同类和异类的类条件概率密度函数,在识别过程中利用一对图像的LBP直方图相似度计算该对图像属于同一类的后验概率,最后利用贝叶斯规则进行分类.在ORL和Yale数据库上的人脸识别实验表明,本文方法的人脸识别正确率相对LBP方法分别提高了3.1%和1.4%.
人脸识别、局部二元模式(LBP)、贝叶斯(Bayes)模型
TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划(863计划);国家自然科学基金
2011-11-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
763-765