基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别

• 作者: 吴松 林宽 王茜 肖国强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部二元模式 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（15）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 181-186
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.15.038

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王茜	西南大学计算机与信息科学学院	17	67	4.0	8.0
2	肖国强	西南大学计算机与信息科学学院	41	272	9.0	14.0
3	吴松	西南大学计算机与信息科学学院	2	22	1.0	2.0
4	林宽	西南大学计算机与信息科学学院	1	21	1.0	1.0