基于高维LPQ特征与联合贝叶斯的人脸识别

• 作者: 穆国旺 臧婷 邢玲
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部相位量化 高维特征 主成份分析 联合贝叶斯分类
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP387
• 字数: 3548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.03.011

摘要

针对Sun Jian等人提出的构造高维特征的方法,提出一种新的构建高维特征的方法,并且将新的方法推广到建立高维局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)特征.在此基础上,提出了一种新的人脸识别方法,首先提取图像的高维LPQ特征,然后利用主成份分析(principal component analysis,PCA)方法对提取到的高维特征进行降维,最后利用联合贝叶斯(Joint Bayesian)方法进行人脸认证.该方法增加了图像特征的有效性,在LFW人脸库上的实验结果表明,改进后的高维局部相位量化特征具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆国旺	河北工业大学理学院	28	175	8.0	12.0
2	臧婷	河北工业大学理学院	16	73	5.0	8.0
3	邢玲	河北工业大学理学院	3	10	1.0	3.0