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用于人脸描述和识别的局部Gabor二元模式的直方图序列。 (中文。英文摘要) Zbl 1112.68463号

摘要:提出了一种基于Gabor系数大小的局部Gabor二值模式直方图序列(HSLGBP)的人脸描述与识别方法。由于Gabor特征对光照和表情变化具有鲁棒性,已成功应用于人脸识别领域。首先,该方法通过将人脸图像与多尺度和多方向Gabor滤波器卷积,对归一化后的人脸图像进行分解,提取出相应的Gabor幅值图。然后,局部二进制模式(LBP)对每个GMM进行操作,以提取局部邻域模式。最后,通过从所有这些区域模式中提取的直方图序列来描述输入的人脸图像。结合Gabor变换、LBP和空间直方图,该方法对光照、表达和失准具有鲁棒性。此外,该人脸建模方法不需要训练集进行统计学习,从而避免了泛化问题。此外,还讨论了如何将分类阶段的统计方法与提出的统计Fisher权重HSLGBP匹配方法相结合。

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