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摘要:
针对复杂光照变化影响人脸识别准确性的问题,提出了一种基于多尺度韦伯脸和梯度脸相结合的复杂光照下人脸识别方法.首先定义了能够有效描述人脸纹理结构的多尺度韦伯脸,一定程度上减弱了不同光照条件的影响;其次融合多尺度韦伯脸和梯度脸提取人脸光照不变量;最后利用SVM多类分类算法实现人脸识别.使用CMU PIE与Yale B人脸库进行验证,结果表明:提出的算法能够有效消除复杂光照变化对人脸识别的影响,即在光照极差情况下,单样本图像作为训练图像也可以有很好的识别效果,且识别率显著高于韦伯脸、多尺度韦伯脸和梯度脸.
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文献信息
篇名 基于多尺度韦伯脸和梯度脸的复杂光照下人脸识别研究
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 人脸识别 复杂光照 多尺度韦伯脸 梯度脸
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 60-64
页数 5页 分类号 TB96
字数 2844字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.01.13
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 程淑红 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室 33 161 8.0 10.0
2 刘洁 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室 6 30 4.0 5.0
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