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自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别

张洁玉 赵鸿萍 陈曙

张洁玉, 赵鸿萍, 陈曙. 自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(6): 1327-1333. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01218
引用本文: 张洁玉, 赵鸿萍, 陈曙. 自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(6): 1327-1333. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01218
Zhang Jie-Yu, Zhao Hong-Ping, Chen Shu. Face Recognition Based on Weighted Local Binary Pattern with Adaptive Threshold[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(6): 1327-1333. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01218
Citation: Zhang Jie-Yu, Zhao Hong-Ping, Chen Shu. Face Recognition Based on Weighted Local Binary Pattern with Adaptive Threshold[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(6): 1327-1333. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01218

自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别

doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01218
基金项目: 

教育部直属高校特色项目基金(O2600005)和中国药科大学理学院青年教师科研资助课题

Face Recognition Based on Weighted Local Binary Pattern with Adaptive Threshold

  • 摘要: 针对局部二值模式(LBP)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)方法描述图像纹理特征时,阈值不能自动选取并且图像中不同子块的贡献也没有进行区分的问题,该文提出一种自适应阈值及加权的局部二值模式方法。首先,将图像进行分块,采用设定的自适应阈值提取每个子块的LBP或CS-LBP纹理直方图;然后,将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;最后,通过快速计算图像均值加快了算法的计算速度。在人脸数据库上进行的实验证明,利用该文提出的方法提取纹理特征,并结合最近邻分类法可以得到较高的正确识别率。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-08-13
  • 修回日期:  2013-12-18
  • 刊出日期:  2014-06-19

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