改进局部图结构结合加权纹理估计的人脸识别算法

摘要：

针对一般纹理描述子在姿势、光照和面部表情变化时不能较好描述人脸纹理特征，提出一种改进的局部图结构（MLGS）结合加权纹理估计的人脸识别算法。首先，改进的算子基于阈值邻域像素计算出每个像素的新特征值，生成直方图；然后在训练阶段存储所有训练文件的直方图作为每个用户的模板；最后，利用加权纹理估计完成人脸识别。在AT&T和Yale人脸数据集上的实验结果表明，即使只有10％的训练文件（每个用户一个训练文件）本文算法仍获得最高精度。此外，在10%的训练文件时，其算法具有最低的错误接受率（FAR）和错误拒绝率（FRR）。相比其他几种优秀的算法，算法取得更好的识别性能。

关键词：人脸识别、对称性、局部图结构、加权纹理估计、距离度量

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆工程学院基金资助项目2014030415

在线出版日期：2015-11-19（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：34-37