一种自适应的edtlbp人脸识别方法-重庆邮电大学学报.pdfVIP

第２５卷第２期 重庆邮电大学学报（自然科学版） Ｖｏｌ．２５　Ｎｏ．２ ２０１３年４月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ） Ａｐｒ．２０１３ ＤＯＩ：１０．３９７９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３８２５Ｘ．２０１３．０２．０１０ 一种自适应的ＥＤＴＬＢＰ人脸识别方法 １，２ １ ３ ３ 周丽芳 ，房　斌 ，李伟生 ，王立逗 （１．重庆大学 计算机学院，重庆４０００４４；２．重庆邮电大学 软件学院，重庆４０００６５； ３．重庆邮电大学 计算机科学与技术研究所，重庆４０００６５） 摘　要：局部二值模式（ｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ，ＬＢＰ）算子只采用０阈值编码，忽略像素对比度信息，造成了特征提取 单一 抗干扰能力差的缺点。主要从两方面对以上问题加以改善：为获取光照变化环境下最具有鉴别能力的多元 特征空间，采用交叉验证算子筛选出两组最优动态阈值，分别进行ＬＢＰ编码；为有效融合提取的多尺度特征，引入 信息熵估算各阈值编码后的ＬＢＰ特征权重，作为不同阈值特征融合时的贡献率。所提方法ＥＤＴＬＢＰ（ｅｎｔｒｏｐｙｄｙ ｎａｍｉｃｔｈｒｅｓｈｏｌｄｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ）在各组对比实验中均取得了最优结果，其中，在不可控光照环境下的户外人脸库 上更取得了１００％的理想识别率。实验结果表明，ＥＤＴＬＢＰ方法在光照变化环境下具有极强的自适应性。 关键词：局部二值模式；交叉验证算子；动态阈值；信息熵 中图分类号：ＴＰ３９１　　　　　　　文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３８２５Ｘ（２０１３）０２０１９２０５ ＡｄａｐｔｉｖｅＥＤＴＬＢＰｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ １，２ １ ３ ３ ＺＨＯＵＬｉｆａｎｇ ，ＦＡＮＧｂｉｎ，ＬＩＷｅｉｓｈｅｎｇ，ＷＡＮＧＬｉｄｏｕ （１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ； ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ； ３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ（ＬＢＰ）ｈａｓｉｇｎｏｒｅｄｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｂｅｔｗｅｅｎｐｉｘｅｌｓｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｏｎｌｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄ“０”，ｓｏｔｈａｔ ｔｈｅＬＢＰｆｅａｔｕｒｅｉｓｓｉｎｇｌｅａｎｄｔｈｅａｎｔｉｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｂｉｌｉｔｙｉｓｐｏｏｒ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｍｏｄｉｆｉｅｄｔｈｅａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｂｙｔｗｏｗａｙｓ． Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｔｔａｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｘｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅｉｎｃｌｕｄｉｎｇａｆｉｎｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎ，ｔｗｏｓｅｔｓｏｆ ｏｐｔｉｍａｌｄｙｎａｍｉｃｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｈａｖｅｂｅｅｎｓｅｌｅｃｔｅｄｂｙｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎｓｏｔｈａｔｔｈｅｇｒａｙｓｃａｌｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｃａｎｂ