基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别方法

摘要：

近来,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在人脸识别中取得了成功应用.然而,LBP提取的特征维数通常很高.而中心对称局部二值模式(Center-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)采用中心对称思想对图像进行编码,能够显著降低提取的特征的维数.为此,将CS-LBP应用于人脸图像特征提取,并结合多通道Gabor滤波,提出了基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别算法.在Yale,ORL,FETER标准人脸库上的实验结果表明,相比局部二值模式,CS-LBP以提取更少的特征雏数取得了相当的识别率,并且,基于多通道Gabor滤波的CS-LBP能显著提高识别精度.

关键词：中心对称局部二值模式、多通道Gabor滤波、特征提取、人脸识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划项目2007AA012423;重庆市自然科学基金项目CSTC,2007BB2134

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：261-264