dct和lbp特征融合的人脸识别

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1、万方数据第30卷第11期北京理工大学学报V01．30No．112010年I1月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologyNov．2010DCT和LBP特征融合的人脸识别李建科1’2，(1．北京理工大学雷达技术研究所，北京赵保军1，张辉，焦继超100081l2．河北经贸大学信息技术学院，河北。石家庄050061)摘要：提出一种特征融合的人脸识别新方法．该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征l把人脸图像规则地分成多个子块，计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图．这些子块的LB

2、P直方图连接成一个空域全局直方图。作为人脸的描述向量．这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征．DCT特征和LBP特征分别归一化，然后进行特征融合．在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善．关键词：图像处理；人脸识别‘特征融合；离散余弦变换；局部二值图中图分类号：TN911．73文献标志码：A文章编号：1001—0645(2010)11-1355-05FusingDCTandLBPFeaturesforFaceRecognitionLIJian-kel“，ZHAOBao-junl，ZHANGHu

3、il，JIAOji—eha01(1．CenterforResearchonRadarTechnology，BeijingInstituteofTechnology．Beijing100081，China,2．CollegeofInformation＆Technology。HebeiUniversityofEconomics&Business，Shijiazhuang．Hebei050061。China)Abstract：Anovelmethodbyfusingdiscretecosinetransform(DCT)andlocalbinarypatte

4、rn(LBP)featuresisproposedforfacerecognitioninthisresearch．TheprimaryinformationofthefaceimagewascentralizedinasmallnumberofDCTcoefficients。whichwereusedasthefrequencyfeatureoftheface．Theface．wasdividedregularlyintosmallregions，fromwhichLBPcodehistogramswerecomputedandconcatenate

5、dintoaspatialglobalhistogramusedasdescriptorvectoroftheface．ThedescriptorvectorwasdimensionallyreducedbyPCA．Then，theDCTfeaturesandtheLBPfeatureswerefusedposteriortothenormalization．T‘heexperimentsonORLfacedatabaseshowtheimprovabilityoftheproposedschemeonthemethodsusingjustsingle

6、DCTorLBPfeatureforfacerecognition．Keywords：imageprocessing；facerecognitionlfeaturefusion，discretecosinetransform(DCT)flocalbinarypattern(LBP)人脸识别的一个关键问题是人脸图像的特征描述与提取，选取高效的特征能够提高识别率．增加系统对光照、姿势、面部表情变化的鲁棒性[1。2]。大部分的研究成果仅抽取一种人脸特征进行人脸识别．人脸识别是一项复杂的任务，单纯选用一种特征不足以捕捉人脸图像多方面的识别信息，融合多种互补的图

7、像特征进行人脸识别是一个新的研究方向．一些特征融合方法已经成功应用在人脸识别系统中[3]．本文中提出一种融合人脸离散余弦变换(dis—cretecosinetransform，DCT)和局部二值图(10calbinarypattern，LBP)特征的人脸识别方法．DCT把人脸图像转换到频域，人脸图像的主要信息集中在少数DCT系数中，选取一个含有人脸主要信息的低频DCT系数子集可以作为人脸的频域特征．LBP是个细小尺度的算子，描述图像局部区域纹理收稿日期：2010—0l—19基金项目：国家“八六三”计划项目(2007AAll32)‘河北省教育厅科研计划项

8、目(20042013)作者简介；李建科(197l一)。男．副教授．博士生．E—maillljk