基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对复杂光照人脸识别的问题,文中提出一种基于光照归一化分块自适应阈值局部三值模式(Adaptive Threshold Local Ternary Pattern,ATLTP)的人脸识别算法.该方法首先对人脸图像进行光照归一化预处理,消除大部分光照影响;然后对处理后的人脸图像进行ATLTP特征提取.为了更有效地表征人脸特征,进一步将ATLTP特征矩阵划分为大小相等的子块,并对各个子块进行ATLTP特征直方图统计,最后将所有子块的直方图连接起来,构成整幅人脸图像的鉴别特征.根据最近邻准则进行分类识别,在Extended Yale B人脸库和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以有效提高复杂光照人脸识别的性能.
推荐文章
基于光照归一化分块完备LBP特征的人脸识别
人脸识别
光照归一化
分块完备局部二值模式
基于加权分块稀疏表示的光照鲁棒性人脸识别
人脸识别
光照归一化
稀疏表示
加权分块
基于分块加权的局部保持投影的人脸识别
人脸识别
局部保持投影
模式识别
特征提取
类标信息
一种基于改进LBP特征的人脸识别
LBP
人脸识别
特征提取
人脸数据库
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于光照归一化分块自适应LTP特征的人脸识别
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 人脸识别 光照归一化 自适应阈值 局部三值模式 分块直方图
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 56-60
页数 5页 分类号 TP391
字数 3917字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.05.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹雪虹 南京邮电大学通信与信息工程学院 45 129 7.0 9.0
3 程勇 南京工程学院通信工程学院 18 134 8.0 11.0
6 白小叶 南京邮电大学通信与信息工程学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (8)
共引文献  (35)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (23)
二级引证文献  (13)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2009(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2010(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2018(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2019(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2020(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
光照归一化
自适应阈值
局部三值模式
分块直方图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导