多尺度加权LBP的人脸识别

被引：7

作者：

王成 ^{[1
]}

郭飞 ^{[2
]}

赖雄鸣 ^{[3
]}

郑黎晓 ^{[1
]}

机构：

[1] 华侨大学计算机科学与技术学院

[2] 西安交通大学电子与信息工程学院计算机系软件与理论研究所

[3] 华侨大学机电及自动化学院

来源：

光电工程 | 2014年 / 41卷 / 04期

关键词：

人脸识别; 局部二值模式; Gauss滤波预处理; 多尺度加权; 空间区域直方图; Gabor;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对传统局部二值模型(LBP)算子容易受到周围噪声点的干扰的缺点,提出了首先对图像进行Gauss滤波预处理,去除图像中的干扰噪声。针对传统LBP算子无法提取出非局部特征信息,提出一种新的基于多尺度加权的改进LBP(MWLBP)算子。MWLBP算子以不同大小的方型邻域为研究对象,将不同大小区域的LBP直方图进行加权求和。MWLBP比传统LBP算子提取的特征范围更大,在提取了局部特征的同时,保留了一定的非局部特征。相对于Gabor和其它特征提取方法,MWLBP算子在保留了多尺度特征的同时,能控制计算量大小。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明,Gauss滤波预处理确实能去除图像中的干扰噪声,提高识别准确率;MWLBP算子比传统的LBP算子、Gabor和其它特征提取方法减少了计算量,加快了分类器训练和人脸识别的速度,提高了准确率。

引用

页码：82 / 88

页数：7

共 8 条

[1]

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[4]

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