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提出了一种融合Gabor特征和局部三值微分模式(LTDP)的人脸识别算法,并在该算法中对LTDP方法进行改进,提出了自适应阈值算子。通过Gabor滤波器对人脸图像进行滤波,提取人脸多尺度、多方向的幅值特征;针对每个幅值特征图像,运用局部Gabor自适应三值微分模式(LGATDP2)方法提取局部方向关系模式;通过模式区域直方图统计,计算信息熵权重,加权串联后得到最终的人脸描述。识别过程中,采用χ2距离对特征直方图进行相似度匹配。分别在ORL和Yale数据库中进行仿真。结果表明,LGATDP2方法具有更好的普适性,在光照变化、表情变化和噪声干扰下具有更高的稳健性。
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激光与光电子学进展
Laser&O
p
toelectronicsPro
g
ress
中国激光
杂志社
融合
Gabor
特征的局部自适应三值微分
模式的人脸识别
夏
军
裴
东
王 全 州
孙 瑜 欣
西北师范大学物理与电子工程学院
甘肃 兰州
摘要
提出了一种融合
特征和局部三值微分模 式
的人 脸 识别算 法
并在 该 算 法 中 对
方 法 进
行改进
提出了自适应阈值算子
通过
滤波器对人 脸 图 像 进 行 滤 波
提 取 人 脸 多 尺 度
多 方 向 的 幅 值 特 征
针对每个幅值特征图像
运用局部
自适应三值微分模式
方法提取 局部方 向 关系模 式
通过 模 式
区域直方图统计
计算信息熵权重
加权串联后得到最 终的 人脸 描述
识 别 过 程 中
采 用
χ
距 离 对 特 征 直 方 图 进
行相似度匹配
分别在
和
数据库中进行仿真
结果表明
方法具有更好的普适 性
在光 照 变
化
表情变化和噪声干扰下具有更高的稳健性
关键词
图像处理
人脸识别
局部
自适应三值微分模式
自适应阈值
中图分类 号
文献标识 码
doi
:
.
/
LOP.
FaceReco
g
nitionBasedonLocalAda
p
tiveTernar
y
Derivative
PatternCou
p
ledwithGaborFeature
XiaJunPeiDon
g
Wan
g
QuanzhouSunYuxin
Colle
g
eo
f
Ph
y
sicsandElectronicEn
g
ineerin
g
NorthwestNormalUniversit
y
Lanzhou Gansu
China
Abstract
Ke
y
words
OCIScodes
收稿日期
收到修改 稿日期
网络出版 日期
基金项目
国家自然科学基金
作者简介
夏
军
男
硕士研究生
主要从事数字图像处理和人机交互方面的研究
导师简介
裴
东
男
副教授
硕士生导师
主要从事模式识别和机器人控制方面的研究
通信联系人
引
言
近年来
智能机器人受到越来越多的关注
服务机器人作为其中一个重要分支
在安防
医疗
娱乐和助老
等领域应用广泛
但是由于周围环境的影响
如光照不均匀
图像噪声干扰
人脸表情
姿态和存在遮挡物
机
器人在复杂环境下的人脸识别率仍然较低
因此迫切需要一种较好的解决方案以提高人脸识别系统的稳健性
激光与光电子学进展
小波能够很好地提取图像的时频域特征
具有一定的抗干扰性
局部微分模式
为近几
年在局部二值模式
基础上发展起来 的一 种具 有方 向的 高阶 微分 算子
二阶 局部 微分 模式
结
合图像
个方向
角度为
对应的方向
的纹理特征得到
位特 征编 码
相对 于
方法 具
有更加丰富的细节特征
但是这种编码方式产生大量的冗余信息
齐永锋等
将
方法的编码方式
拓展到三值模式
提出了二阶局部三值微分模式
方法
得到
位编码信息
该方法相对于
方
法具有更好的辨识能力
在光照变 化
姿态表 情 变化和 遮 挡物干 扰 下具有 更 好的鉴 别 力
姜艳霞 等
将
方法和
特征进行融合
对
滤波获得的幅值特征图像进行
运算
融合后算法的抗干
扰能力得到进一步提升
但是在光照变化的情况下
该方法的识别率仍有待提高
与
方法相 比
方 法 可 获 得 更 加 丰 富 的 细 节 信 息
对 光 照 变 化 具 有 更 好 的 稳 健 性
但
算法通过改变固定常数
P
调节阈值
降低 了算 法的 运行 效率
本文 提出 了一 种融 合
特征和
局部三值微分 模 式 的 人 脸 识 别 方 法
并 提 出 一 种 自 适 应 阈 值 算 子
显 著 提 高 了 算 法 的 普 适 性
通 过
滤波器组
获得人脸图像多尺度
多方向的幅值特征
提取幅值特征图像的局部三值微分特征
通过直
方图统计和信息熵加权获得最终的人脸描述
本文提出了局部
自适应三值微分模式
方
法
不仅可以提高算法的普适性
而且在有光照和遮挡物干扰情况下具有更好的稳健性
该方法融合
特征之后
充分结合两种算法的优势
较文献
提出的方法具有更好的识别效果
显著提高了人脸在复杂环
境下的识别率
小波幅值特征
小波具有较好的空间局部性和方向选择性
在光照和表情的变化下具有一定的稳健性
可用于提
取图像局部纹理特征
采用的二维
核函数可表示为
ψ
u
v
z
=
k
u
v
σ
-
k
u
v
z
σ
æ
è
ç
ö
ø
÷
k
u
v
z
-
-
σ
æ
è
ç
ö
ø
÷
é
ë
ê
ê
ù
û
ú
ú
式中
z
为图像像素位置
σ
为高斯窗口的宽度和正弦波波长的比值
k
u
v
=
k
v
ϕ
u
k
v
ϕ
u
é
ë
ê
ê
ù
û
ú
ú
k
v
=
-
v
+
ϕ
u
=
u
u
=
v
=
将人脸灰度图像与
核函数作卷积运算
获得复数特征
J
u
v
z
包
括幅度谱和相位谱
即
J
u
v
z
=
I
z
ψ
u
v
z
式中
I
z
为人脸图像的灰度分布函数
选择
个尺 度
个方 向的
滤波 器组 进行 滤波
使用 较为 平
滑的幅值特征表示人脸特征
改进的二阶局部三值微分模式
31
二阶局部三值微分模式
方法可提取图像的高阶微分信息
但
算子 过分 依赖 中心像 素
抗噪能 力 较弱
而且可 能 存在
过多的冗余信息
将
方法拓展到三值模式
提出了
方法
进一步提升了算子的抗噪能力
该方
法可提取更加详细的特征
以中心像素位置
g
点的邻域
为例
采用
方法计算像素一阶微
分编码
I
α
g
I
α
g
=
I
g
-
I
g
j
s
p
( )
I
g
-
I
g
j
s
p
( )
-
I
g
-
I
g
j
-
s
p
( )
ì
î
í
ï
ï
ï
ï
式中
α
为方向角
分别取
g
i
为方向角
对应 的方 向像 素值
j
S
为以
g
为中心像素时区域灰度值的标准差
p
为可调节参数
结合邻域像素计算二阶微分编码
f
f
f
I
α
g
I
α
g
i
[ ]
=
I
α
g
I
α
g
i
=
I
α
g
I
α
g
i
=-
I
α
g
I
α
g
i
=
{
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