基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法-论文.pdf

《基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、JournalofComputerApplicationsISSN1o01．90812015．O7．1O计算机应用，2015，35(7)：2056—2061，2092CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．an文章编号：1001—9081(2015)07—2056—06doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2015．07．2056基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法谢佩，吴小俊(江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122)(通信作者电子邮箱WU—xiaojun@jiangn

2、an．edu．cn)摘要：为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率，提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法——shearl—ULBPCRC用于人脸识别。首先，人脸图像通过Shearlet变换分解，得到多尺度多方向的幅值域图谱，再经过简单的平均融合，获得融合后的幅值域图谱；然后，通过ULBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征；最后，结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息，在

3、ORL、ExtendedYaleB和AR人脸数据库上进行测试，在图像无遮挡的情况下识别率都达到了99％以上，在有遮挡情况下也都达到了91％以上的识别率。实验结果表明，所提方法不仅对于光照、姿态和表情变化具备较强的鲁棒性，同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。关键词：Shearlet变换；均匀局部二值模式算子；人脸-／e,~'i；图像融合；协作表示中图分类号：TP391．413文献标志码：AFacerecognitionalgorithmofcollaborativerepresentationbasedonShearlettrans

4、formanduniformlocalbinarypatternXIEPei，WUXiaojun(SchoolofInternetofThingsEngineering,JiangnanUniversity，WuxiJiangsu214122，China)Abstract：Toextractrichertexturefeaturesoffaceimagestoimprovefacerecognitionaccuracy，anewfacerecognitionalgorithmbasedontheShearlet—ULBPfeatureswhi

5、chareextractedbythehistogramofUniformLocalBinaryPattern(ULBP)fromtheShearletcoefficients，calledShearlet—ULBPCRC(Shearlet—ULBPfeaturebasedCollaborativeRepresentationClassification)Wfl8proposed．First，Shearlettransforilwasusedtoextractthemulti—orientationalfacialinformation，an

6、dtheaveragefusionmethodwasexploitedtofusetheoriginalShearletfeaturesofthesamescale．Second．thefusedimagewasdividedintoseveralnonoverlappingblocks，andthenfaceimagewasdescribedbythehistogramsequenceextractedfromalltheblockswiththeULBPoperator．Finally，theextractedfeatureswerefe

7、dintothecollaborativerepresentationbasedclassifier．Theproposedmethodcanextractricherinformationaboutedgeandtexturefeatures．SeveralexperimentswereconductedontheORL。ExtendedYaleBandARfacedatabases．morethan99％recognitionaccuracywasachievedforimageswithoutocclusion，whiletheimag

8、esareoccluded，therecognitionaccuracystillreachedmorethan91％．Theexperimentalresults