拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

发布时间：2018-04-15 05:07

  本文选题：人脸识别 + 单样本　； 参考：《计算机工程与应用》2017年07期

【摘要】：针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法(LFCLBP)。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。
[Abstract]:In view of the poor recognition rate of the traditional face recognition algorithm under the condition of single training sample, a face recognition algorithm based on Laplace filtering and centrosymmetric local binary pattern is proposed.The primitive human face image is processed by Laplace filtering, then gradient amplitude and gradient phase information are extracted from the image, the gradient amplitude is encoded by CS-LBP operator, and the gradient phase is quantized to 16 intervals.The two features are fused into the LFCLBP features of the face image and the histogram features are divided into blocks. The histograms of all the blocks are connected together as the feature vectors of the face image and recognized by the nearest neighbor classifier.The test results on YALE face database and AR face database show that the algorithm is effective and has good recognition effect on single sample face images under illumination variation, facial expression change and partial occlusion.
【作者单位】： 湘潭大学物理与光电工程学院;
【基金】：湖南省教育厅一般项目(No.13C931)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1752635