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基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别
引用本文:张文超,山世光,张洪明,陈杰,陈熙霖,高文.基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别[J].软件学报,2006,17(12):2508-2517.
作者姓名:张文超  山世光  张洪明  陈杰  陈熙霖  高文
作者单位:1. 哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001
2. 中国科学院,计算技术研究所,北京,100080
3. 哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;中国科学院,计算技术研究所,北京,100080
基金项目:国家自然科学基金;上海银晨智能识别科技有限公司资助项目;中国科学院"百人计划"
摘    要:提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.

关 键 词:人脸识别  Gabor滤波器  局部二值模式(LBP)  直方图
收稿时间:2005-07-13
修稿时间:2005-12-31
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