基于局部二值模式与K-均值的人脸识别

被引：5

作者：

薛红

李晗

王瑜

机构：

[1] 北京工商大学计算机与信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2014年 / 35卷 / 11期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

局部二值模式; K-Means; 聚类; 查找表; 人脸识别;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2014.11.027

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对大尺度LBP算子模式种类过多,导致数据量过大,直方图过于稀疏的问题,提出一种基于局部二值模式与K-均值的人脸识别算法。利用16像素的大邻域LBP算子描述人脸图像的纹理特征,通过K-Means聚类算法将所有LBP编码映射到最近的聚类中心,并建立查找表,快速统计出人脸图像的LBP直方图特征,将其作为人脸的鉴别特征,用于分类识别。实验结果表明,该算法具有较强的人脸图像描述能力和可鉴别性,在AR人脸数据库中取得了很高的人脸识别率,对时间、表情及光照的变化具有较高的鲁棒性。

引用

页码：3879 / 3882

页数：4

共 11 条

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