基于PCA和LBP的自适应加权融合人脸识别算法
杨艳
郭振铎
徐庆伟
1.中原工学院电子信息学院,河南郑州,4500072.中原工学院电子信息学院,河南郑州,4500073.中原工学院电子信息学院,河南郑州,450007
摘要：人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法.首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提出一种基于L2范数的CCI指标,自适应地计算融合权重,并采用分数层加权融合策略实现对人脸图像的识别.实验结果表明,相对于传统的基于PCA或LBP特征的人脸识别算法,本文算法不仅具有较好的鲁棒性,而且可以显著提高人脸图像的识别率.
关键词：人脸识别LBPPCA协同表示分数层融合
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省高等学校重点科研项目(19B510011)河南省高等学校重点科研项目(19A510027)
论文发表日期：2018-11-01
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：6( 75-80 )
英文信息