融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

高志升; 袁红照; 杨军

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融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

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针对光照、姿态和表情对人脸识别率造成严重影响的问题,提出了结合笛卡儿微分不变量(CDI,cartesian differential invariant)和LBP(local binary patterns)的人脸特征抽取与识别算法。首先,利用高斯微分算子抽取人脸图像的微分结构,组合这些微分结构得到一个不可约简的笛卡儿CDI集。其次,对CDI集中每个分量分别计算其LBP特征,并将所有分量的LBP特征连接起来以得到人脸图像的特征。最后,运用所抽取出的人脸局部描述特征和支持向量机(SVM)分类器完成人脸图像分类与识别。试验分析表明,基于CDI的LBP特征对人脸位置、姿态、光照和表情的变化具有较高的不变性。该算法在ORL和Yale人脸库中分别取得了98.5%和98.89%的识别率。

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来源
《光电子．激光》 |2010年第1期|112-115|共4页
作者
高志升; 袁红照; 杨军;
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作者单位

四川大学图形图像研究所;

四川成都610064;

西华大学数学与计算机学院;

四川成都610039;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
微分不变量; LBP特征; 人脸识别; 支持向量机;

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