加权的多尺度多分辨率人脸描述与识别方法

• 作者: 刘侍刚 曾智勇
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多分辨率分析 局部二值模式 块Fisher判别分析 人脸识别
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 378-384
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5795字
• 语种: 中文

摘要

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响，文中提出一种加权的多尺度多分辨率人脸描述与识别方法。首先使用多分辨率分析分解图像为子带图像，并选择3个不同尺度的低频子带图像构建多尺度和多分辨率图像序列。然后针对图像序列的每幅图像编码人脸局部区域的中心像素与其邻域像素的灰度差的符号分量，体现人脸局部结构的重要性。再利用人脸局部区域中心像素与邻域像素的灰度差的幅值分量作为像素局部二值模式的权重。最后利用块Fisher线性判别降低特征描述符的维数，同时增强判别能力。在ORL和FERET人脸库上的实验表明该方法可获得明显的性能提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾智勇	福建师范大学软件学院	17	134	6.0	11.0
2	刘侍刚	陕西师范大学计算机科学学院	32	165	6.0	11.0