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LBP直方图与PCA的欧式距离的人脸识别

关于用局部二值模式(LBP)和主分量分析法(PCA)的人脸识别

计算机系统应用lltIp:帕n^n^fc睁盈。喀.锄

2012年第21卷第6期

LBP直方图与PCA的欧式距离的人脸识别①

黄金钰,张会林,闰日亮

(上海理工大学计算机与自动化,上海200090)

摘要:基于LBP算予具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PcIA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果。关键词:LBP直方图:pCA:特征向量;欧式距离:人脸识别

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人脸识别有着广泛的应用,目前人类识别算法可以分为基于全局和基于局部两大类.全局特征和局部特征对不同的致变因素的敏感性存在较大不同,两者存在一定程度的互补性,因此将全局特征和局部特征进行组合可以提高人脸表示的鲁棒性。国内外许多研究者将局部和全局相结合的方法【lI.12】,弹性图匹配方法【1l】取得了较好的识别效果,但这些算法过于复杂。Ahon∞等112】提出了基于LBP【”l算子的人脸识别,该方法利用LBP局部特性与直方图统计的整体特性,将全局特征和局部特征相结合,并在FE砌玎人脸图像数据库上取得了较好的识别性能。

由于LBP直方图得到的向量维数过高。后面分类器的计算量过大,对人脸识别的效率产生了很大的影响,本文在ARMllS3C“lO平台上,将前面检测的人脸,提出了利用LBP计算图像特征,将人脸直方图均衡化,用PCA降低直方图向量维数,欧式距离作分①收辆时问:20ll_D9-12:收到惨改稿时间:20IJ.1啦2

类器进行的人脸识别的过程。本文提出的人脸识别的过程不仅提高的人脸识别率,同时缩短了人脸识别的时间。

LBP直方图算法

近年来,u妒算子在人脸识别领域中受到关注I瑚,

1.IU;P算法

U弹算子【4】是一种灰度范围内的纹理度量,最初是由0jala等人为了辅助性地度量图像的局部对比度而提出的【4】。由于还没有一个一般性的纹理描述定义,故图像的局部纹理T的分布可假设认为是局部区域内象素灰度的联合分布密度。

(1)r=值。,g0’...,g,I)

其中,(毛y)表示图像局部领域中心象素点的灰度值,工=Ⅸ,x,...,芦l(i=o。…,p-1)表示P个等距离分布于以中心象素为圆心,半径为R的圆周上的象素点的

202经验交流b删蜘。鹤Exch柚班

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