基于高维LPQ特征与联合贝叶斯的人脸识别

摘要：

针对Sun Jian等人提出的构造高维特征的方法,提出一种新的构建高维特征的方法,并且将新的方法推广到建立高维局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)特征.在此基础上,提出了一种新的人脸识别方法,首先提取图像的高维LPQ特征,然后利用主成份分析(principal component analysis,PCA)方法对提取到的高维特征进行降维,最后利用联合贝叶斯(Joint Bayesian)方法进行人脸认证.该方法增加了图像特征的有效性,在LFW人脸库上的实验结果表明,改进后的高维局部相位量化特征具有较高的识别率.

关键词：人脸识别、局部相位量化、高维特征、主成份分析、联合贝叶斯分类

所属期刊栏目：46

分类号：TP387(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金E2014202124

在线出版日期：2017-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：63-67