[发明专利]基于多阶局部显著模式特征统计的人脸识别方法有效

专利信息
申请号: 201310178619.7 申请日: 2013-05-15
公开(公告)号: CN103246880A 公开(公告)日: 2013-08-14
发明(设计)人: 谭铁牛;孙哲南;柴振华 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 宋焰琴
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于多阶局部显著模式特征统计的人脸识别方法,包括步骤:人脸图像预处理;对归一化的人脸图像的每个像素所在局部邻域计算不同阶数的局部差分模式特征向量;将人脸图像每个像素的每一阶局部差分模式特征向量编码成相应局部显著模式特征;对人脸图像每一阶的局部显著模式特征图分块并进行空间直方图统计;将人脸图像每一阶的所有局部显著模式特征直方图进行拼接,并用白化的主成分分析进行增强;根据每一阶增强后的局部显著模式直方图特征的判别能力,计算相应的权重;两幅人脸图像的特征相似度用加权的余弦距离度量。本发明可以用于低功耗的移动设备上的人脸识别系统,计算的时间复杂度和空间复杂度都比较低。
搜索关键词: 基于 局部 显著 模式 特征 统计 识别 方法
【主权项】:
一种基于多阶局部显著模式特征统计的人脸识别方法,包括步骤:人脸图像预处理;对归一化的人脸图像的每个像素所在局部邻域计算不同阶数的局部差分模式特征向量;将人脸图像每个像素的每一阶局部差分模式特征向量编码成相应局部显著模式特征;对人脸图像每一阶的局部显著模式特征图分块并进行空间直方图统计;将人脸图像每一阶的所有局部显著模式特征直方图进行拼接,并用白化的主成分分析进行增强;根据每一阶增强后的局部显著模式直方图特征的判别能力,计算相应的权重;两幅人脸图像的特征相似度用加权的余弦距离度量。
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