基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别

被引：6

作者：

王茜

肖国强

吴松

林宽

机构：

[1] 西南大学计算机与信息科学学院

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 48卷 / 15期

关键词：

人脸识别; 局部二元模式; 主成分分析; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种具有较强光照鲁棒性的人脸识别方法。通过Gamma校正、高斯差分(DoG)滤波和对比度均衡化算法对图像进行光照预处理,降低光照敏感度;利用局部二值模式(LBP)算子提取局部纹理特征,将图像划分为若干个不重叠的子区域,提取每个子区域LBP直方图,形成人脸图像特征,用主成分分析(PCA)进行降维处理;使用支持向量机(SVM)进行分类识别。在Yale-B数据库进行实验的结果表明,该算法的平均识别率可达99.68%,其性能优于目前该领域的典型算法。

引用

页码：181 / 186

页数：6

共 4 条

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