改进的单尺度Retinex和LBP结合的人脸识别

• 作 者: 段红燕 何文思 李世杰
• 机 构: 兰州理工大学机电工程学院
• 出 处: 计算机工程与应用
• 发表日期: 2018年23期
• 关键词: 特征融合 复杂光照 特征提取 人脸识别 feature fusioncomplex illuminationfeature extractionface rec
• 基金项目: 国家自然科学基金(No.51665028),甘肃省兰州市科技局基金(No.2015-RC-44)

为了提高复杂光照条件下人脸识别准确率,提出一种基于改进单尺度Retinex并结合局部二值模式(LBP)的人脸识别算法。首先,利用双边滤波代替Retinex的高斯滤波处理人脸图像,同时使用高斯-拉普拉斯(LoG)及归一化处理提取人脸图像的边缘细节特征,采用标准差的加权方法将两幅处理后的图像进行特征融合,然后使用LBP对融合后的图像进行特征提取,最后通过稀疏表示(SRC)算法对数据样本进行判别归类。在AR和Yale B+人脸库上的实验测试表明,提高了复杂光照下人脸识别的光照鲁棒性,在训练样本较少、光照复