摘要

针对复杂光照下人脸识别准确率低,改进了局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)算法。首先,以灰度对图像进行分层,在不同灰度层内提取LBP特征,根据某一分层上的特征分布及不同分层相同区域的特征相似度,确定该特征值的权重。其次,根据特征值的权重,动态调整尺度变换的窗口大小,合并权重较高的特征,减裁权重较低和无效特征,并构成新的直方图进行对比识别。最后,进行实验对比分析。实验结果表明,该算法可以有效地减少不同尺度变换中的特征计算量,且在复杂光照条件下更加有效地保留细节特征信息,减少干扰特征。