改进的单尺度Retinex和LBP结合的人脸识别

摘要：

为了提高复杂光照条件下人脸识别准确率,提出一种基于改进单尺度Retinex并结合局部二值模式(LBP)的人脸识别算法.首先,利用双边滤波代替Retinex的高斯滤波处理人脸图像,同时使用高斯-拉普拉斯(LoG)及归一化处理提取人脸图像的边缘细节特征,采用标准差的加权方法将两幅处理后的图像进行特征融合,然后使用LBP对融合后的图像进行特征提取,最后通过稀疏表示(SRC)算法对数据样本进行判别归类.在AR和Yale B+人脸库上的实验测试表明,提高了复杂光照下人脸识别的光照鲁棒性,在训练样本较少、光照复杂环境下能取得较好的识别效果.

关键词：特征融合、复杂光照、特征提取、人脸识别

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51665028;甘肃省兰州市科技局基金2015-RC-44

在线出版日期：2019-01-07（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：144-149