基于MB_LBP与改进Fast PCA算法的人脸特征提取

• 作者: 刘军清 崔浩 李伟生 陈鹏 雷邦军
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: MB_LBP算法 改进Fast PCA 人脸特征 维灾
• 年，卷（期）: 2015,（15）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TN713
• 字数: 2212字
• 语种: 中文

摘要

针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高,使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题,提出一种基于多块LBP (Multi-scale Block Local Binary Patterns,MB_LBP),结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案.首先用MB LBP算法提取人脸图像的特征,接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对应的本征向量,对人脸特征进行降维,最后在ORL人脸库进行验证.实验表明,该方法对后期人脸特征提取效果优于改进前的效果,很大程度上降低了提取时间,效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘军清	三峡大学计算机与信息学院	22	37	3.0	5.0
2	陈鹏	三峡大学计算机与信息学院	56	206	8.0	12.0
3	李伟生	三峡大学计算机与信息学院	4	8	2.0	2.0
4	崔浩	三峡大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0
5	雷邦军	三峡大学计算机与信息学院	3	7	2.0	2.0