10.16208/j.issn1000-7024.2016.04.035
自适应加权多尺度LTP的人脸识别
为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法.采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别.在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率.
人脸识别、局部三值模式、多尺度分析、自适应加权、信息熵
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TP39(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金面上基金项目61173184;重庆理工大学研究生创新基金项目YCX2013219
2016-06-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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