加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别

• 作者: 丁莲静 刘光帅 李旭瑞 陈晓文
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部二值模式 加权信息熵 自适应阈值 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2210-2216
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010181

摘要

针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题,提出一种加权信息熵(IEw)与自适应阈值环形局部二值模式(ATRLBP)算子相结合的人脸识别方法(IE(w)ATR-LBP).首先,从原始人脸图像分块提取信息熵,得到每个子块的IEw;然后,利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图;最后,将各个块的IEw与概率直方图相乘,再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图,并利用支持向量机(SVM)对人脸进行识别.在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上,IE (w) ATR-LBP方法分别取得了98.37％、94.17％、98.20％和99.34％的识别率.在ORL人脸库上,IE(w) ATR-LBP方法的最大识别率为99.85％;而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中,与无噪声时相比,加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点.实验结果表明,IE(w) ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率,尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘光帅	西南交通大学机械工程学院	22	81	4.0	8.0
2	陈晓文	西南交通大学机械工程学院	7	19	2.0	4.0
3	李旭瑞	西南交通大学机械工程学院	6	3	1.0	1.0
4	丁莲静	西南交通大学机械工程学院	1	3	1.0	1.0