文献类型：期刊文章

作　　者：刘斌[1] 米强[1] 徐岩[1]

LIU Bin;MI Qiang;XU Yan(College of Electronic,Communication and Physics,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China)

机构地区：[1]山东科技大学电子通信与物理学院,山东青岛266590

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：山东科技大学教学研究基金项目(JG201506);山东科技大学研究生教育创新基金项目(KDYC13026;KDYC15019);山东省研究生教育创新计划基金项目(01040105305)

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：2

起止页码：551-556

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统的人脸识别技术在光照变化较大的环境中识别性能下降的情况,提出一种基于LBP理特征和MB-LBP加权融合的特征提取方法。分别提取每幅人脸图像的标准LBP分块直方图特征、圆形邻域LBP分块直方图特征以及MBLBP分块直方图特征,将3种特征分别用支持向量机处理,得到其投票结果矩阵;按照一定的权重比进行加权融合,将融合后投票结果矩阵的最大值作为最终的识别结果。分别在ORL和AR人脸库中进行实验检测,实验结果表明,与传统的特征提取方法以及单独的LBP特征提取方法相比,该方案可以使人脸识别率得到显著的提高。

关 键 词：人脸识别 纹理特征  直方图特征 特征提取  支持向量

分 类 号：TP391.41]