基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别

摘要：

提出一种具有较强光照鲁棒性的人脸识别方法.通过Gamma校正、高斯差分(DoG)滤波和对比度均衡化算法对图像进行光照预处理,降低光照敏感度；利用局部二值模式(LBP)算子提取局部纹理特征,将图像划分为若干个不重叠的子区域,提取每个子区域LBP直方图,形成人脸图像特征,用主成分分析(PCA)进行降维处理；使用支持向量机(SVM)进行分类识别.在Yale-B数据库进行实验的结果表明,该算法的平均识别率可达99.68％,其性能优于目前该领域的典型算法.

关键词：人脸识别、局部二元模式、主成分分析、支持向量机

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市科委自然科学基金2008BB2252

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：181-186