基于双向梯度中心对称局部二值模式的单样本人脸识别

发布时间：2018-02-26 07:31

  本文关键词： 人脸识别 单样本 双向梯度 中心对称局部二值模式 直方图相交　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种双向梯度中心对称局部二值模式(BGCSBP)的单样本人脸识别算法.首先获取人脸水平和垂直方向的梯度信息,并将其用CS-LBP算子进行编码;然后将二者融合成人脸的BGCSBP特征,再通过分块统计直方图的方式得到人脸的直方图特征;最后采用直方图相交进行分类识别.在CAS-PEAL,Extend Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.
[Abstract]:In order to solve the problem of poor recognition effect of traditional face recognition methods in single sample case, a bidirectional gradient centrosymmetric local binary pattern (BGCSBP) algorithm is proposed for single sample face recognition. Firstly, gradient information of face in horizontal and vertical directions is obtained. It is coded by CS-LBP operator, and then fused into the BGCSBP features of the face, and then the histogram features of the face are obtained by statistical histogram. Finally, the histogram intersection is used for classification recognition. The experimental results on CAS-PEALLE extend Yale B and AR face database show that the algorithm is simple and effective, and has good robustness to illumination, expression and partial occlusion changes.
【作者单位】： 湘潭大学物理与光电工程学院;
【基金】：湖南省自然科学基金(14JJ3077) 湘潭大学博士启动基金(KZ08079)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1537079