基于(2D)2PCA-LBP的人脸识别方法的研究

• 作者: 杨琰
• 来源期刊: 电子制作
• 关键词: 人脸识别 主成分分析法 局部二值模式
• 年，卷（期）: 2017,（17）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 63-65
• 页数: 3页
• 字数: 2951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5059.2017.17.026

摘要

人脸识别是图像处理、模式识别和人工智能研究的重点领域之一,其目的是利用计算机根据人脸的特征来鉴别人物的身份,在商业、安全、身份认证、法律执行方面具有广泛的应用[1].我们在研究局部二值模式的基础上,将其与主成分分析算法相结合,提出了一种基于(2D)2PCA-LBP的人脸识别方法.该方法在提取了人脸纹理特征信息的基础上,用(2D)2PCA方法进行降维,可以对图像进行最大程度的降维.其中LBP算法具有旋转不变性,以及对光照变化和姿态变化具有一定的鲁棒性;我们所提出的方法结合了两者的优点,提高了人脸识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨琰		1	1	1.0	1.0