多级LBP直方图序列特征的人脸识别

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征(M-HSLBP)的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。