文献类型：期刊文章

作　　者：杨恢先[1] 翟云龙[1] 蔡勇勇[1] 奉俊鹏[1] 李球球[1]

机构地区：[1]湘潭大学物理与光电工程学院,湖南湘潭411105

出　　处：《光电子．激光》

基　　金：湖南省自然科学基金(14JJ3077);湖南省教育厅(13C917)资助项目

年　　份：2015

卷　　号：26

期　　号：5

起止页码：969-977

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20153001050595)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、核心刊

摘　　要：针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然后,用一种新的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间进行编码,将二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图串联后作为人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表明,本文所提方法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。

关 键 词：人脸识别 单样本 中心对称梯度幅值相位模式(CSGMP)  中心对称局部方向模式(CS-LBP)  最近邻分类器

分 类 号：TP391.4]