基于LPQ和Fisherfaces的模糊人脸识别
储久良1
袁宝华1
任明武2
1.南京理工大学泰州科技学院,江苏泰州,2253002.南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京,210094
摘要：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.
关键词：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
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61101197)国家自然科学基金(F010402)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 826-830 )
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