基于分块加权LBP技术的人脸识别算法

• 作者: 杨会成 童英 管灵霞 鲁春
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部二值模式 特征提取 分块加权
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2018.02.13

摘要

人脸识别属于生理特征识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,是我国人工智能技术领域的首个成熟技术.LBP(Local Binary Patterns)算法,又称局部二值模式算法,是一种灰度范围内的纹理描述方式.传统LBP算子提取的特征信息只能体现局部的人脸信息,不能完整表达全部人脸信息.在基本LBP算法的基础上提出基于分块加权LBP技术的人脸识别算法,将人脸分为5×3子分块,根据人脸五官在人脸识别中的不同贡献度赋予不同的权重提取人脸信息特征.通过在ORL和YALE两种人脸数据库中训练不同样本数,比较传统LBP方法、5×3分块LBP方法和5×3分块加权LBP方法的人脸识别准确率,实验证明分块加权LBP技术在人脸识别中可以有效提高识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨会成	安徽工程大学电气工程学院	61	224	7.0	11.0
2	管灵霞	安徽工程大学电气工程学院	2	4	1.0	2.0
3	鲁春	安徽工程大学电气工程学院	5	16	3.0	4.0
4	童英	安徽工程大学电气工程学院	5	6	2.0	2.0