改进的LDP算法提升消费电子中人脸识别性能

消费电子领域中，传统的局部定向模式(LDP)人脸识别算法存在一个问题，即在使用Kirsch算子运算后，一些邻域灰度值可能为负值，这些负值作为中心灰度值的编码因子会导致中心灰度值无法准确地反映邻域的局部特征，从而影响识别性能。针对这一问题，本文提出了一种创新的改进局部定向模式(Coarse-to-Fine Local Directional Pattern, CLDP)算法。 CLDP算法在原有LDP的基础上进行了优化。首先，它移除了负值的邻域灰度值，仅保留正值，并采用这些正值的最大值作为新的中心灰度值编码。这种编码方式确保了中心灰度值能更好地捕捉到邻域的局部特征，增强对人脸细节的表达能力，从而提高了人脸识别的精度和鲁棒性。 在实验验证阶段，作者将CLDP算法应用于诸如YALE、ORL和JAFFE等人脸数据库进行人脸识别测试。实验结果显示，相比于传统的LDP算法、LDN（Local Difference Normalization）算法以及ELDP（Enhanced Local Directional Pattern）算法，CLDP在识别率上表现更优，显示出更好的稳定性和抗干扰能力。 人脸识别系统的成功实施依赖于高效的特征提取。文章中提到，该领域主要分为图像预处理、特征提取、训练和识别四个模块，其中特征提取是关键。CLDP作为局部特征提取的一种，它强调对局部区域的特性的捕获，对光照、表情和遮挡的变化有较好的抵抗性，这使得它在复杂环境下的人脸识别应用中展现出优势。 总结来说，本文的贡献在于提出并优化了LDP算法，通过改进的编码策略，提高了人脸图像的局部特征表示，从而在消费电子领域的人脸识别任务中取得了显著的性能提升。此外，作者还揭示了局部特征提取在人脸识别中的核心作用，并强调了CLDP在对抗环境变化方面的重要价值。