利用异或运算和编码约束的降维LDP人脸识别方法

• 作者: 李荣
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 降维局部方向模式 面部特征 人脸识别 局部描述符 卡方相异性
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 171-175
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.10.044

摘要

为了有效表示面部特征,在局部方向模式(LDP)的基础上,提出降维局部方向模式(RDLDP);首先,修改LDP编码模式约束以完成模式的重构,通过对LDP码进行异或运算来计算每个块的单一码;然后,将所得编码图像划分为生成直方图,连接所有区域的直方图块以形成最终描述符;最后,计算特征向量间的卡方相异性度量值,并使用最近邻分类器完成最终的人脸识别;实验采用了3个公开的标准数据库FERET、扩展YALE-B和ORL,提出的改进方法在3个数据集上的最高识别率分别可高达96.97％、96.10％、97.61％,该结果验证了提出方法的有效性.与其他基于局部描述符的先进方法相比,提出方法在准确度和错误识别率等方面更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李荣	无锡太湖学院物联网工程学院	19	58	3.0	7.0