[1]邢玲,臧婷,穆国旺.基于高维LPQ特征与联合贝叶斯的人脸识别[J].河北工业大学学报,2017,(03):63-67.[doi:10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.03.011]
 [J].Journal of Hebei University of Technology,2017,(03):63-67.[doi:10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.03.011]
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基于高维LPQ特征与联合贝叶斯的人脸识别()
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《河北工业大学学报》[ISSN:1007-2373/CN:13-1208/T]

卷:
期数:
2017年03期
页码:
63-67
栏目:
出版日期:
2017-07-05

文章信息/Info

作者:
邢玲 臧婷 穆国旺
(河北工业大学理学院, 天津300401)
关键词:
人脸识别 局部相位量化 高维特征 主成份分析 联合贝叶斯分类
DOI:
10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.03.011
文献标志码:
A
摘要:
针对Sun Jian 等人提出的构造高维特征的方法, 提出一种新的构建高维特征的方法, 并且将新的方法推 广到建立高维局部相位量化(Local Phase Quantization, LPQ) 特征. 在此基础上, 提出了一种新的人脸识别方 法, 首先提取图像的高维LPQ 特征, 然后利用主成份分析(principal component analysis, PCA) 方法对提取到的 高维特征进行降维, 最后利用联合贝叶斯(Joint Bayesian) 方法进行人脸认证. 该方法增加了图像特征的有效 性, 在LFW 人脸库上的实验结果表明, 改进后的高维局部相位量化特征具有较高的识别率.

相似文献/References:

[1]邢 玲,冯 倩,穆国旺. 基于卷积神经网络和PCA的人脸识别[J].河北工业大学学报,2016,(05):44.[doi:10.14081/j.cnki.hgdxb.2015.05.007]
 XING Ling,FENG Qian,MU Guowang. Face recognition based on convolution neural network and PCA[J].Journal of Hebei University of Technology,2016,(03):44.[doi:10.14081/j.cnki.hgdxb.2015.05.007]

更新日期/Last Update: 2017-09-11