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基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

《软件学报》2006年 第12期 | 张文超 山世光 张洪明 陈杰 陈熙霖 高文   哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 黑龙江哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所 北京100080
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摘 要:提出了一种在Gabor变换幅值城内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitudemap,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)
【关键词】 人脸识别 GABOR滤波器 局部二值模式(LBP) 直方图
【出 处】 《软件学报》2006年 第12期 2508-2517页 共10页
【收 录】 中文科技期刊数据库