融合LSH和LoG特征的人脸识别

• 作者: 曹洁 朱晶晶 李伟 王进花
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 光照变化 局部敏感直方图 特征融合
• 年，卷（期）: 2018,（17）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 158-163
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0326

摘要

为了解决人脸识别率受光照变化影响较大的问题,提出一种局部敏感直方图(LSH)和高斯-拉普拉斯(LoG)特征相结合的人脸识别方法.首先,提取人脸图像中的LSH光照不变特征以及LoG边缘细节特征,然后通过计算各特征的标准差确定自适应融合权重,将其进行特征级融合来弥补单一使用LSH特征带来的细节损失,并以此构建更为有效的人脸特征样本集,最后使用稀疏表示算法对样本进行分类识别.在PIE和AR人脸库上的实验表明,所提方法能很好地处理光照问题,而且在训练样本较少的情况下,依然能获得较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹洁	兰州理工大学计算机与通信学院	180	1035	14.0	20.0
3	王进花	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	46	231	8.0	12.0
4	李伟	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	24	91	5.0	7.0
7	朱晶晶	兰州理工大学计算机与通信学院	2	6	1.0	2.0