LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别

• 作者: 刘斌 徐岩 徐运杰 米强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 Fisher准则 直方图特征 特征提取 投影矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 155-160
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1703-0161

摘要

为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法.该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征:把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐岩	山东科技大学电子通信与物理学院	33	68	5.0	7.0
2	刘斌	山东科技大学电子通信与物理学院	11	106	6.0	10.0
3	米强	山东科技大学电子通信与物理学院	7	48	4.0	6.0
4	徐运杰	山东科技大学电子通信与物理学院	6	33	3.0	5.0