一种基于分治策略的Huffman-LBP多姿态人脸识别

作者：周丽芳; 杜跃伟; 李伟生; 李宇

来源：小型微型计算机系统, 2018, 39(08): 1835-1841.

• 人脸识别
• 姿态变化
• 局部二值模式
• Huffman编码
• 区域选择因子
• 基于图像块的稀疏表达分类

局部二值模式(LBP)因计算简单以及对轻微光照、姿态变化的鲁棒性而被广泛应用于人脸识别领域,但其只能作用于一定的人脸姿态变化范围(-15°15°).针对这一问题,本文提出一种利用分治策略进行人脸表达和分类的多姿态人脸识别框架.首先,区域选择因子(RSF)被用于对不同姿态的人脸图像进行划分并找到有效的人脸区域;其次,提出了一种基于Huffman编码的LBP特征提取方法,用于特征表达;最后,一种基于图像块(patch)的稀疏表达分类(patch-based SRC)策略被用于匹配和分类.本论文分别在CMU PIE和FERET人脸库上进行了实验,实验结果证明了所提方法对姿态变化的有效性.

• 单位
  重庆邮电大学; 重庆大学; 重庆市公安局; 自动化学院