河南理工大学学报（自然科学版）
河南理工大學學報（自然科學版）
하남리공대학학보（자연과학판）
Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science)
2015年
6期
826-830
,共5页
局部相位量化%Fisherfaces%人脸识别%识别率%局部相位量化直方图序列
跼部相位量化%Fisherfaces%人臉識彆%識彆率%跼部相位量化直方圖序列
국부상위양화%Fisherfaces%인검식별%식별솔%국부상위양화직방도서렬
local phase quantization%Fisherfaces%face recognition%recognition rate%LPQHS
针对现有人脸识别系统对模糊人脸图像的识别无法达到理想的效果,提出一种基于局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)和Fisherfaces进行模糊人脸识别方法.首先采用LPQ算子提取分块模糊人脸灰度图像的LPQ直方图序列(LPQHS),然后对采样后的特征运用Fisherfaces方法进行特征子空间选择,最后通过最近邻分类准则进行人脸识别.该算法增强了提取模糊人脸纹理信息的有效性,使训练数据量大幅度降低,并且图像特征向量的维数与原始图像大小无关.在Yale和AR形成的模糊人脸数据库上的实验表明,该方法具有较高的识别率.
針對現有人臉識彆繫統對模糊人臉圖像的識彆無法達到理想的效果,提齣一種基于跼部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)和Fisherfaces進行模糊人臉識彆方法.首先採用LPQ算子提取分塊模糊人臉灰度圖像的LPQ直方圖序列(LPQHS),然後對採樣後的特徵運用Fisherfaces方法進行特徵子空間選擇,最後通過最近鄰分類準則進行人臉識彆.該算法增彊瞭提取模糊人臉紋理信息的有效性,使訓練數據量大幅度降低,併且圖像特徵嚮量的維數與原始圖像大小無關.在Yale和AR形成的模糊人臉數據庫上的實驗錶明,該方法具有較高的識彆率.
침대현유인검식별계통대모호인검도상적식별무법체도이상적효과,제출일충기우국부상위양화(Local Phase Quantization,LPQ)화Fisherfaces진행모호인검식별방법.수선채용LPQ산자제취분괴모호인검회도도상적LPQ직방도서렬(LPQHS),연후대채양후적특정운용Fisherfaces방법진행특정자공간선택,최후통과최근린분류준칙진행인검식별.해산법증강료제취모호인검문리신식적유효성,사훈련수거량대폭도강저,병차도상특정향량적유수여원시도상대소무관.재Yale화AR형성적모호인검수거고상적실험표명,해방법구유교고적식별솔.
