基于LBP与CS-LDP自适应特征融合的人脸识别

• 作者: 刘增力 李闻 陈熙 黄青松
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: LBP CS-LDP 特征融合 人脸识别
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 物理学
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15983/j.cnki.jsnu.2015.04.245

摘要

为了提取更丰富的人脸纹理特征以提高人脸识别率,提出了局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)与中心对称局部微分模式CSLDP (Center-Symmetric Local Derivative Pattern)自适应特征融合算法.识别过程中首先用LBP算法对原始图像进行特征提取,然后用二阶微分CS-LDP算法对图像进行特征提取,并将LBP与CS-LDP的特征向量融合得到最终的模板向量,通过直方图交叉距离计算模板向量的相似度.结果表明:LBP提取图像的一阶微分特征,而CS-LDP提取图像的二阶微分特征,融合两种特征获得更丰富的图像纹理信息.该方法在ORL、YaleB和FERET人脸库中的人脸识别率均达到了90％以上,为人脸识别技术提供了一种切实可行方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘增力	昆明理工大学信息工程与自动化学院	68	155	6.0	8.0
2	黄青松	昆明理工大学信息工程与自动化学院	91	265	9.0	12.0
3	陈熙	昆明理工大学信息工程与自动化学院	11	31	4.0	5.0
4	李闻	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	5	1.0	2.0