基于综合特征的单样本人脸特征提取

• 作者: 倪策 冯兴乐 薛国伟 高涛
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部二进制模式 局部综合模式 自适应加权局部模式
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 115-120
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2992字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2016.04.024

摘要

为了有效地提取单训练人脸样本的特征,提出了一种新的人脸局部特征描述方法,改进了局部二进制模式的方向性描述单一的问题,并且加入了像素间变化趋势幅度的描述,称之为局部综合模式(Local Comprehensive Patterns,LCP).首先对人脸样本图像进行分块,然后每个的分块子图像进行改进LCP算子运算;其次考虑到每个子块的特征对整幅人脸图像的贡献度不一致,提出了贡献度图谱(Contribution Map,CM);最后根据贡献度图谱对每个子块的改进LCP描述进行自适应加权融合形成最终的人脸描述特征,最后在ORL和Yale B库上进行了有效性的测试,与现有的多种算法进行比对,所提出的算法对于非限定环境下人脸的识别有良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯兴乐	长安大学信息工程学院	41	95	6.0	7.0
2	高涛	长安大学信息工程学院	29	37	4.0	5.0
3	倪策	长安大学信息工程学院	4	2	1.0	1.0
4	薛国伟	长安大学信息工程学院	3	6	1.0	2.0