孙君顶　周业勇

(河南理工大学计算机科学与技术学院　河南 焦作 454000)



基于改进局部五值模式的人脸识别

孙君顶周业勇

(河南理工大学计算机科学与技术学院河南 焦作 454000)

摘要针对局部五值模式EQP(Elongated Quinary Pattern)采用全局阈值定义造成对图像灰度变化敏感以及在人脸识别中对图像不同分块同等对待问题，提出基于局部五值模式增强方法。首先，通过自适应方法来设置阈值，以提高其对图像灰度变化的鲁棒性；其次，通过特征块加权处理，融入每个分块结构对比信息，以突出不同分块的不同作用。采用在人脸识别领域广泛应用的ORL与YALE人脸库进行比较实验，实验结果表明，新方法明显提高了EQP算子的识别效果。

关键词人脸识别局部五值模式自适应阈值特征块加权

FACE RECOGNITION BASED ON IMPROVING ELONGATED QUINARY PATTERN

Sun JundingZhou Yeyong

(School of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China)

AbstractElongated quinary pattern (EQP) adopts global threshold definition, which causes it being sensitive to the changes in image gray scale. On the other hand, it equally treats different sub-blocks of image in face recognition. Aiming at these problems, we proposed an EQP-based enhancement method. First, through adaptive approach we determined the threshold to improve its robustness on image gray scale changes. Then, through the treatment of feature blocks weighting we fused the structural contrast information of every sub-block in order to emphasise the different roles of different sub-blocks. We conducted the comparison experiments with the widely used ORL and YALE face database in face recognition field, and experimental results demonstrated that the proposed method greatly improved the recognition effect of EQP operator.

KeywordsFace recognitionElongated quinary patternAdaptive thresholdFeature blocks weighting

0引言

近年来，在各种人脸识别方法中，基于局部二值模式[1]LBP(Local Binary Pattern)的方法得到了广泛关注。LBP最初应用于纹理描述，但鉴于该算子简单有效的特点，目前已经在多个领域得到推广应用。Ahonen等[2]首先将LBP算子引入到人脸识别领域，此后，LBP算子引起了人脸识别研究者的广泛兴趣，各种针对LBP的改进方法相继被提了出来[3-8]。

为了提高LBP算子的抗噪性能，Tan和Triggs[9]提出了局部三值模式LTP(Local Ternary Pattern)；在此基础上，Nanni等[10]进一步提出了五值模式EQP。虽然LTP与EQP算子有效增强了原LBP算子的抗噪性能，提高了人脸识别的准确度。但是这两种算子在选择阈值时均采用全局阈值，因而降低了它们对于图像灰度变化的鲁棒性；另一方面，在利用这两种算子进行人脸识别时，往往对不同的人脸图像分块同等对待，没有考虑不同分块对人脸识别的不同贡献程度。……