为进一步提升人脸识别系统的识别率,加强其对光照、表情、姿态变化的鲁棒性,针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor与均匀局部二值模式(Uniform Local Binary Pattern,ULBP)改进算法的人脸识别方法.该算法采用多尺度、多方向Log-Gabor滤波器对图像进行滤波来提取Log-Gabor特征,再通过旋转不变均匀模式的LBP进行运算编码,并利用局部空间直方图来描述人脸,最后通过加权的卡方距离对直方图匹配完成人脸识别.在Yale、GT人脸数据库上的测试结果表明,该方法具有更好识别性能,且对环境鲁棒性较好.
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