本文選題：人臉識(shí)別 + 單樣本��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年07期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法在單訓(xùn)練樣本的情況下識(shí)別率不佳的情況,提出一種結(jié)合拉普拉斯濾波與中心對(duì)稱局部二值模式的人臉識(shí)別算法(LFCLBP)。對(duì)原始人臉圖像進(jìn)行拉普拉斯濾波處理;然后對(duì)圖像提取梯度幅值和梯度相位信息,對(duì)梯度幅值用CS-LBP算子編碼,再將梯度相位量化到16個(gè)區(qū)間進(jìn)行編碼,將二者融合成人臉圖像的LFCLBP特征;分塊統(tǒng)計(jì)直方圖特征,將所有分塊的直方圖串聯(lián)起來作為人臉圖像的特征向量,并用最近鄰分類器識(shí)別。在YALE人臉庫和AR人臉庫上進(jìn)行測試,測試結(jié)果表明該算法有效,在光照變化、表情變化和部分遮擋等環(huán)境下對(duì)單樣本人臉圖像具有較好的識(shí)別效果。
[Abstract]:In view of the poor recognition rate of the traditional face recognition algorithm under the condition of single training sample, a face recognition algorithm based on Laplace filtering and centrosymmetric local binary pattern is proposed.The primitive human face image is processed by Laplace filtering, then gradient amplitude and gradient phase information are extracted from the image, the gradient amplitude is encoded by CS-LBP operator, and the gradient phase is quantized to 16 intervals.The two features are fused into the LFCLBP features of the face image and the histogram features are divided into blocks. The histograms of all the blocks are connected together as the feature vectors of the face image and recognized by the nearest neighbor classifier.The test results on YALE face database and AR face database show that the algorithm is effective and has good recognition effect on single sample face images under illumination variation, facial expression change and partial occlusion.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)物理與光電工程學(xué)院;
【基金】：湖南省教育廳一般項(xiàng)目(No.13C931)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1752635