基于LPQ和Fisherfaces的模糊人脸识别

储久良; 袁宝华; 任明武

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基于LPQ和Fisherfaces的模糊人脸识别

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针对现有人脸识别系统对模糊人脸图像的识别无法达到理想的效果,提出一种基于局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)和Fisherfaces进行模糊人脸识别方法.首先采用LPQ算子提取分块模糊人脸灰度图像的LPQ直方图序列(LPQHS),然后对采样后的特征运用Fisherfaces方法进行特征子空间选择,最后通过最近邻分类准则进行人脸识别.该算法增强了提取模糊人脸纹理信息的有效性,使训练数据量大幅度降低,并且图像特征向量的维数与原始图像大小无关.在Yale和AR形成的模糊人脸数据库上的实验表明,该方法具有较高的识别率.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2015年第6期|826-830|共5页
作者
储久良; 袁宝华; 任明武;
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作者单位

南京理工大学泰州科技学院,江苏泰州225300;

南京理工大学泰州科技学院,江苏泰州225300;

南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
局部相位量化; Fisherfaces; 人脸识别; 识别率; 局部相位量化直方图序列;

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