计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
2期
507-510,514
,共5页
人脸识别%光照%局部二值模式%支持向量机%视网膜皮层
人臉識彆%光照%跼部二值模式%支持嚮量機%視網膜皮層
인검식별%광조%국부이치모식%지지향량궤%시망막피층
传统Retinex算法在侧光严重的情况下难以消除阴影,为此提出一个对数形式的传导函数,取得了很好的光照补偿效果.为提高人脸识别率,将该问题看成一个典型的模式分类问题,提出基于局部二值模式(LBP)特征的支持向量机(SVM)人脸识别方法,使用“一对一”的方法将多类问题转化为SVM分类器可以解决的两类问题,实现了高效的人脸识别.在CMU PIE、AR、CAS-PEAL以及自行采集的人脸库上进行了仿真实验,结果表明该方法能够有效地去除光照影响,相对传统方法具有较优的识别性能.
傳統Retinex算法在側光嚴重的情況下難以消除陰影,為此提齣一箇對數形式的傳導函數,取得瞭很好的光照補償效果.為提高人臉識彆率,將該問題看成一箇典型的模式分類問題,提齣基于跼部二值模式(LBP)特徵的支持嚮量機(SVM)人臉識彆方法,使用“一對一”的方法將多類問題轉化為SVM分類器可以解決的兩類問題,實現瞭高效的人臉識彆.在CMU PIE、AR、CAS-PEAL以及自行採集的人臉庫上進行瞭倣真實驗,結果錶明該方法能夠有效地去除光照影響,相對傳統方法具有較優的識彆性能.
전통Retinex산법재측광엄중적정황하난이소제음영,위차제출일개대수형식적전도함수,취득료흔호적광조보상효과.위제고인검식별솔,장해문제간성일개전형적모식분류문제,제출기우국부이치모식(LBP)특정적지지향량궤(SVM)인검식별방법,사용“일대일”적방법장다류문제전화위SVM분류기가이해결적량류문제,실현료고효적인검식별.재CMU PIE、AR、CAS-PEAL이급자행채집적인검고상진행료방진실험,결과표명해방법능구유효지거제광조영향,상대전통방법구유교우적식별성능.
