不同光照条件下基于二元模式的图像人脸识别

在不同光照条件下,传统图像人脸识别方法存在识别效率低、错误率高等问题,提出基于二元模式的图像人脸识别方法。通过二元模式线性提取方式,获得图像局部纹理特征,运用不同数量的自数据模块,解决LBP无法提取尺寸过大特征问题;通过扫描编码后加强人脸五官特征,随后根据光照变化运用小波变换域进行分解,并在此基础上对图像实施Gamma校正、高斯差分和对比度变换处理,利用划分的数据块获取对应图像的直方图,从而得到对应人脸图像的有效特征,最后通过对比度和压缩指数完成人脸图像识别。仿真实验证明,所提方法可以有效地解决光线变化、部分阴影问题,对人脸图像识别得准确度高达97%,且识别用时低于14 s,具有计算简单、效率高、适用性强等优点。