偏振编码方式的LDP人脸识别算法

目的局部二值模式(LBP)作为一种简单高效的纹理特征描述算子,被广泛地应用在纹理分类和人脸识别中。针对LBP及其改进算法局部导数模式(LDP)对噪声敏感的问题,以及仅利用局部像素差分的符号信息进行二值量化提取的纹理特征信息单一的问题,提出一种基于偏振编码方式的LDP改进算法。方法首先,提取改进的LDP局部一阶差分信息;然后,构建人脸Stokes矢量图像;其次,按照偏振方位角的编码方式提取人脸图像的多方向纹理特征;最后,分块加权统计各子块的直方图向量得到最终的人脸特征向量。结果在ORL和YALE两个人脸库中进行实验,得到97.4%,92.22%的正确识别率,所用时间与LBP和LDP算法相差无几。当样本数目较大时,复杂度低于LBP方法。在存在高斯噪声和椒盐噪声的情况下,分别得到了93.88%、86.27%和96.13%、84.71%的识别率,均高于LBP算法和LDP算法。结论本文提出的偏振编码方式的人脸识别算法提取的人脸纹理特征更加丰富,即使在噪声干扰下仍具有较高的识别率,并且对于其他的纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。