基于多尺度局部二值模式的人脸识别

被引：25

作者：

刘中华 ^{[1
,2
]}

史恒亮 ^{[1
]}

张兰萍 ^{[1
]}

金忠 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 河南科技大学电子信息工程学院

来源：

计算机科学 | 2009年 / 36卷 / 11期

关键词：

局部二值模式; 块局部二值模式; 人脸识别; 不相似度量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于多尺度局部二值模式的人脸识别方法。局部二值模式已经被证明是人脸表示的一种有效算子,不过由于其太小以至于鲁棒性不高。在多尺度局部二值模式中,计算是基于块子区域的平均值,而不是基于单个像素值进行的。人脸图像首先被分成小的子区域,具有不同权值的BLBP算子抽取每一子区域的直方图,然后把它们连接起来,组成一个空域增强的特征直方图。在χ2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成分类识别。实验表明,该方法优于其它的基于LBP的人脸识别算法。

引用

页码：293 / 295+299 +299

页数：4