基于均匀LBP和稀疏编码的人脸识别算法

• 作者: 冯瑞 董文彧 郭跃飞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: LBP算子 稀疏编码 人脸识别 单训练样本 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 175-178
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.01.045

摘要

人脸识别一般都要先对人脸特征做维数约简,再做识别.有些传统的维数约简算法对训练样本的数量有一定的要求,比如对分类比较有效的LDA算法.而现实应用中,数据库往往只能为每个人脸对象提供数量非常有限的图片,甚至是单样本.提出一种基于均匀LBP(Local Binary Pattern)算子和稀疏编码的人脸识别方法,使用少量关键特征代替维数约简过程,解决训练样本稀少的问题.在Stirling人脸库上进行测试,获得较高的识别率和鲁棒性,证实了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯瑞	复旦大学计算机科学技术学院	40	307	10.0	15.0
2	郭跃飞	复旦大学计算机科学技术学院	21	239	8.0	15.0
3	董文彧	复旦大学计算机科学技术学院	1	16	1.0	1.0