本文關(guān)鍵詞： 人臉識別 單樣本 雙向梯度 中心對稱局部二值模式 直方圖相交　出處：《計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對單樣本情況下傳統(tǒng)人臉識別方法識別效果不佳的問題,提出一種雙向梯度中心對稱局部二值模式(BGCSBP)的單樣本人臉識別算法.首先獲取人臉?biāo)胶痛怪狈较虻奶荻刃畔?并將其用CS-LBP算子進(jìn)行編碼;然后將二者融合成人臉的BGCSBP特征,再通過分塊統(tǒng)計直方圖的方式得到人臉的直方圖特征;最后采用直方圖相交進(jìn)行分類識別.在CAS-PEAL,Extend Yale B和AR人臉數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法簡單有效,對光照、表情、部分遮擋變化具有較好的魯棒性.
[Abstract]:In order to solve the problem of poor recognition effect of traditional face recognition methods in single sample case, a bidirectional gradient centrosymmetric local binary pattern (BGCSBP) algorithm is proposed for single sample face recognition. Firstly, gradient information of face in horizontal and vertical directions is obtained. It is coded by CS-LBP operator, and then fused into the BGCSBP features of the face, and then the histogram features of the face are obtained by statistical histogram. Finally, the histogram intersection is used for classification recognition. The experimental results on CAS-PEALLE extend Yale B and AR face database show that the algorithm is simple and effective, and has good robustness to illumination, expression and partial occlusion changes.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)物理與光電工程學(xué)院;
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金(14JJ3077) 湘潭大學(xué)博士啟動基金(KZ08079)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1537079