分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别

发布时间：2017-08-21 21:36

  本文关键词：分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别

  更多相关文章： 低分辨率 人脸识别 中心对称局部二值模式(CS-LBP)算子 分块LBP 加权主成分分析(PCA)

【摘要】：针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特征进行降维,从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本文算法的识别率仍能达到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算时间。
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;浙江大学CAD&CG国家重点实验室;南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室;
【关键词】： 低分辨率 人脸识别 中心对称局部二值模式(CS-LBP)算子 分块LBP 加权主成分分析(PCA)
【基金】：国家自然科学基金(61203261和61273277) 山东省自然科学基金(ZR2012FQ003) 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放基金(A1514) 南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(201501)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 310058;3.南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室,南京210094)1引言人脸识别技术的研究始于上个世纪60年代。近些年,监控摄像头的应用场合越来越多,人脸识别系统也相应得到越来越多地关注。但这也导致了大多数情况下的被监控人群处于非约束状*E-mail:chenzhenxu

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本文编号：715271