激光与光电子学进展, 2018, 55 (6): 061004, 网络出版: 2018-09-11   

基于改进梯度局部二值模式的人脸识别 下载: 1150次

Face Recognition Based on Improved Gradient Local Binary Pattern
杨恢先 1陈永 1,1*; *; 张翡 1周彤彤 2
作者单位
1 湘潭大学物理与光电工程学院, 湖南 湘潭 411105
2 湖南应用技术学院机电工程学院, 湖南 常德 415000
摘要
针对局部二值模式采样不充分和对随机噪声及非一致性光照敏感的问题,提出一种改进梯度局部二值模式(IGLBP)的人脸描述方法。利用多半径和多方向的采样方式获取两组3 pixel×3 pixel的子邻域,其由2个半径8个方向的16个像素点组成;再将其用梯度局部二值模式提取特征,并将两组特征进行编码融合产生IGLBP值;将得到的IGLBP特征进行分块和统计直方图得到人脸的特征向量,并进行人脸的分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸数据库的实验结果表明,该方法能够有效地提取特征信息,对人脸识别中的光照、表情、部分遮挡变化以及噪声等具有较好的稳健性。
Abstract
Aim

ing at the problems of the insufficient sampling and sensitivity to random noise and non-uniform illumination of the local binary pattern, a face recognition method of the improved gradient local binary pattern (IGLBP) is proposed. Two groups of 3 pixel×3 pixel subneighborhood are obtained by the multi-radius and multi-direction sampling mode, including 16 pixels in two radii and eight directions. The features are extracted by the gradient local binary pattern, and then the two sets of them are encoded to produce IGLBP. Finally, the IGLBP feature is divided to get the feature vector of the face according to the block histogram, and it is used for classification and recognition. The experimental results of CAS-PEAL and AR face database show that the proposed algorithm can effectively extract the feature information, and it is robust to variations of the illumination, expression, partial occlusion and noise in face recognition.

杨恢先, 陈永, 张翡, 周彤彤. 基于改进梯度局部二值模式的人脸识别[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(6): 061004. Huixian Yang, Yong Chen, Fei Zhang, Tongtong Zhou. Face Recognition Based on Improved Gradient Local Binary Pattern[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(6): 061004.

本文已被 8 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!