双差值局部方向模式的人脸识别

摘要：

针对差值局部方向模式(DLDP)特征提取不够充分和对光照、噪声等比较敏感的问题,提出一种双差值局部方向模式(DDLDP)人脸识别方法.首先,分别将半径为1的3×3领域像素灰度值和半径为2的5×5领域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到两组对应8个灰度响应值.然后,将半径为1的灰度响应值,按照相邻前后作差的方式,得到8个灰度响应差值,再将半径为1和2得到的灰度响应值上下作差,也得到8个灰度响应差值.最后,将两组灰度响应差值取绝对值,其最大绝对值所对应下标位置构成DDLDP码.仿真实验结果表明,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,该方法具有更好识别效果.DDLDP更加完整地提取了人脸特征,且表现出对光照和噪声更好的鲁棒性.

关键词：差值局部方向模式、特征提取、双差值局部方向模式、人脸识别、Kirsch算子、人脸特征

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅科学研究项目15C1009

在线出版日期：2018-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：751-759