自适应加权多尺度LTP的人脸识别 |
| |
引用本文: | 闫河,王朴,刘婕,陈伟栋.自适应加权多尺度LTP的人脸识别[J].计算机工程与设计,2016(4):1027-1031. |
| |
作者姓名: | 闫河 王朴 刘婕 陈伟栋 |
| |
作者单位: | 重庆理工大学计算机学院 |
| |
摘 要: | 为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。
|
关 键 词: | 人脸识别 局部三值模式 多尺度分析 自适应加权 信息熵 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|