复杂光线环境下局部二值模式的CNN人脸识别方法

作者：张国祥; 孙运卓

来源：湖北师范大学学报(自然科学版), 2023, 43(04): 49-55.

• 卷积神经网络
• LBP
• 直方图均衡化
• 人脸识别

为了解决光照因素对人脸识别准确率影响较大的问题，提出一种基于直方图均衡化、局部二值模式LBP(Local Binary Patterns)和CNN(Convolutional Neural Networks)的人脸识别方法。该方法首先通过直方图均衡化对改善图像灰度分布，提高局部对比度；其次利用对光照有较强鲁棒性的旋转不变LBP算子提取人脸空间特征并作为CNN网络的输入；最后采用对比实验法在初始神经网络模型不变的基础上，修改每一个卷积层的卷积核数量和调整网络层数，得出本研究的最佳模型。所提方法在Colorferet数据、FERET数据及ORL数据上能够分别取得99.71%、99.78%、99.15%的分类精度，实验结果表明所提方法不仅识别效果明显优于其他现有方法，而且对光照变化具有很好的鲁棒性。

• 单位
  湖北师范大学