基于邻域相关度和 LBP 算子的人脸图像识别

• 作者: 刘雪锋
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 领域相关度 LBP 算子
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 687-692
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.04.18

摘要

针对传统局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子提取的图像纹理特征不完整、不能全面刻画人脸局部特征的问题,提出一种基于邻域相关度的改进 LBP 算子。该算子首先计算窗口内每个像素点的邻域相关度；其次利用邻域相关度的均值和方差构造新的 NC_LBP算子,进而提取图像局部直方图特征,作为人脸识别的依据；最后利用 Chi 平方统计法计算直方图的不相似度,并用 KNN 算法进行分类。仿真实验表明,改进 NC_LBP 算子在 ORL, JAFFE 和 YALE 人脸数据库的识别中效果较好,特征区分度明显,识别准确率较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘雪锋	许昌学院公共实验中心	15	32	4.0	5.0