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首页低分辨率LBP人脸识别:提高准确性与鲁棒性的关键技术
本文主要探讨了"基于低分辨率局部二值模式的人脸识别"这一主题,发表于2013年的吉林大学学报(工学版)第43卷第2期。作者戴金波、肖霄和赵宏伟针对提高人脸识别的准确性提出了创新方法。他们首先对原始人脸图像进行滤波和下采样处理,将高分辨率图像转换为低分辨率版本。这样做旨在简化图像特征,减少计算复杂性,同时可能提高算法对光照、表情和姿势变化的鲁棒性。 在处理过程中,他们将低分辨率图像划分为多个矩形块,然后对每个块进行局部二值模式(LBP)计算。LBP是一种简单而有效的纹理描述符,它通过比较像素与其周围邻域像素的差异来形成一种紧凑的表示,具有良好的不变性和抗噪声特性。对于每个块,作者统计出对应的LBP图谱的直方图,这些直方图集合构成了整个图片的特征向量,用于后续的人脸识别任务。 实验结果显示,这种方法在ORL和YALE这两个常用的人脸识别数据库上表现优异,显示出对于不同光照条件、表情变化以及姿势角度的识别性能有所提升。这表明了低分辨率LBP方法的有效性,不仅能够减小数据维度,降低存储和计算需求,还能保持较高的识别精度,适用于实际的人脸识别系统。 论文的关键词包括"计算机应用"、"局部二值模式"、"低分辨率"、"特征提取"以及"人脸识别",这些都是论文的核心技术和讨论焦点。整个研究工作得到了国家自然科学基金项目和吉林省科技发展计划项目的资助,体现出学术界对该领域研究的重视。 作者戴金波和赵宏伟作为该领域的专家,分别在智能信息系统与嵌入式技术方面有着深厚的学术背景和实践经验,他们的研究成果对于人脸识别技术的发展具有一定的推动作用。
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第 卷 第 期
吉 林 大 学 学 报 工 学 版
Vol No
年 月
Journal of Jilin University Engineering and Technology Edition
M ar
收稿日期
基金项目 国家自然科学基金项目 吉林省科技发展计划项目
作者简介 戴金波 女 副教授 博士研究生 研究方向 智能信息系统与嵌入式技术
Email daijinbo sina com
通信作者 赵宏伟 男 教授 博士生导师 研究方向 智能信息系统与嵌入式技术 Email zhaohw
j
lu edu cn
基 于 低 分 辨 率 局 部 二 值 模 式 的 人 脸 识 别
戴金波
肖 霄
赵宏伟
吉林大学 计算机科学与技术学院 长春 长春师范学院 计算机科学与技术学院 长春
摘 要 为提高人脸识别的准确度 提出了一种基于低分辨率局部二值模式的人脸识别方法
该方法将原始人脸图像滤波下采样处理成低分辨率图像 将其划分成若干块矩形块图像 对每
一块图像进行局部二值模式计算 统计出每一块 LBP 图谱的直方图 再连接在一起成为这幅
图片的最终特征向量 经实验表明 该算法在 ORL 和 YALE 上均取得了更好的识别效果 且
对光照 表情 姿势等的变化具备鲁棒性
关键词 计算机应用 局部二值模式 低分辨率 特征提取 人脸识别
中图分类号 TP 文献标志码 A 文章编号
Human face recognition based on low resolution local binary pattern
DAI Jinbo
XIAO Xiao
ZHAO Hongwei
Colle
g
e o
f
Com
p
uter Science and Technolo
gy
Jilin Universit
y
Chan
g
chun China De
p
artment o
f
Com
p
uter Science and Technolo
gy
Chan
g
chun Normal Unive rsit
y
Chan
g
chun China
Abstract In order to improve the accuracy of human face recognition a novel Low Resolution Local
Binary Pattern LRLBP method is proposed First the lowresolution image is obtained from the
original image through wave filter and downsampling Second the obtained image is divided into non
overlapping rectangular regions and the histogram of each region is computed independently Finally
these histograms are concatenated as the feature vector of the human face Experiment results on ORL
and Yale face databases show that the proposed LRLBP method can get high human face recognition
rate and that the method is robust to illumination face expression and position variations
Key words computer application local binary pattern low resolution feature extraction face
recognition
近些 年 使用局 部 二值模式 Local binary
p
attern LBP
进行人脸识别的方法愈来愈受到
人们的关注 它最开始是用来描述图像的纹理特
征 具有计算简单 灰度单调不变 平移不变等特
点 后来被 Ojala 等
改进为多尺度 LBP 改进
后的 LBP 不再只局限于周围的八邻域 而是扩展
到半径为 R 邻域圆周上均匀采样的 P 个点 文
献 还 提 出 了 LBP 的 等 价 模 式 Uniform
p
attern 大大降低了图像特征维数 减少了计算
量 但却也丢失了大量的信息 同时提出了旋转不
变 LBP 使得图像具有旋转不变性
本 文 提 出 一 种 基 于 低 分 辨 率 LBP Low
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