本文選題：LBP　切入點：LPQ　出處：《東北大學學報(自然科學版)》2017年03期

【摘要】：針對光照、姿態(tài)、表情等復雜情形下人臉識別率較低的問題,提出基于不同分塊多特征優(yōu)化融合的人臉識別方法.首先考慮了局部二值模式、局部相位量化特征和小波變換特征.進一步,考慮單一分塊算法會使分割線周邊信息不能完整提取,從而丟失對人臉識別的有用特征,提出了人臉灰度圖像多重分塊的方法.最后,采用遺傳算法對不同分塊多特征進行權(quán)值尋優(yōu),得到最優(yōu)權(quán)值.在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)集FRGC2.0數(shù)據(jù)庫上進行實驗四驗證,驗證率達到95.31%(FAR0.1%),首選識別率為99.06%,相比于前期文獻,該算法能多方位提取人臉特征信息,提高人臉識別率,且所用特征較少.
[Abstract]:Aiming at the problem of low face recognition rate in complex cases such as illumination, pose and expression, this paper proposes a new method for face recognition based on the optimal fusion of different segmented features. Firstly, the local binary pattern is considered. The local phase quantization feature and wavelet transform feature. Further, considering the single block algorithm, the peripheral information of the Secant line can not be extracted completely, thus losing the useful features for face recognition. In this paper, a method of multi-block segmentation of face gray image is proposed. Finally, genetic algorithm is used to optimize the weight of different segmented features, and the optimal weight is obtained. The experiments are carried out on a large scale face data set FRGC2.0 database. The verification rate is 95.31% and the preferred recognition rate is 99.06. Compared with the previous literatures, the algorithm can extract face feature information in multiple directions and improve the face recognition rate, and the features used are less.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;東北大學軟件學院;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2013BAK02B01) 遼寧省科技計劃項目(2013231025)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1672223