基于局部Gabor三值模式的人脸识别

摘要

针对人脸识别中的鲁棒性问题,提出一种基于局部Gabor三值模式的人脸描述与识别方法.首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率的Gabor滤波,提取对应的Gabor幅值域图谱(GMMs),然后在每个幅值域图谱上采用局部三值模式(LTP)抽取局部邻域关系模式,并由这些模式的区域直方图形成序列来描述人脸.最后通过加权的卡方距离对训练图像和测试图像的直方图进行匹配.Gabor变换、LTP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在ORL、Yale、GT人脸库上实验,结果表明该方法具有更高的识别率.