一种基于图像LGBP特征子向量的人脸图像识别方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像LGBP特征子向量的人脸图像识别方法
本专利技术属于图像识别
，主要涉及一种基于图像LGBP特征子向量的人脸 图像识别方法。
技术介绍
在模式识别和计算机视觉中，如何表示对象是至关重要的问题。图像识别是近 30年来发展起来的一门新兴技术科学，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识 别各种不同模式的目标和对象的技术，它以研究图像的特征进行识别和分类为主要内容， 是计算机应用
的一项热门课题。在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预 报、环境监测、生理病变、人脸识别研究等许多领域具有重要的应用价值。详见文献：李月 景.图像识别技术及其应用丛书[M].机械工业出版社，1985。 现有的自动图像识别主要分为五个步骤：图像输入，预处理，特征提取，分类和匹 配，图像特征提取在图像预处理模块之后，它不仅直接影响到图像识别系统中后续分类器 的设计和分类精度，甚至关系到分类识别算法是否可行、分类识别系统是否有效，是图像识 别的关键步骤。图像特征提取的效率直接决定着图像识别的效率，例如，给定一幅人脸图 像，首先，通过Gabor滤波器的卷积来提取图像的Gabor特征图谱；然后，利用图像的Gabor 特征图谱的细小模式进行局部二值模式编码，得到图像的特征向量，具体如下： 将Gabor小波和图像灰度图做卷积运算，得到Gabor特征图谱，Gabor小波变换，公式 (1)：
【技术保护点】
一种基于图像LGBP特征子向量的人脸图像识别方法，其特征在于，包含下列步骤：(1).选取人脸图像库中的幅人脸图像，对幅人脸图像进行Gabor变换，获取用于人脸图像识别的维原始LGBP特征向量；(2).设置用于人脸图像识别的维LGBP特征子向量在图像的维原始LGBP特征向量所对应的一组索引号，其中；(3).分别设置第索引号在图像的原始LGBP特征向量所对应的第索引号Gabor子图像，第索引号Gabor子图像的分块，第索引号Gabor子图像的分块中的第维特征向量；(4).分别计算与上述步骤(3)所述的第索引号Gabor子图像的分块中所对应的第维特征子向量；(5).采用直方图匹配法对步骤(4)所述的第索引号对应的LGBP特征子向量进行相似度计算，得到一个相似度，根据相似度识别图像。
【技术特征摘要】
1. 一种基于图像LGBP特征子向量的人脸图像识别方法，其特征在于，包含下列步骤： (1) .选取人脸图像库中的Μ幅人脸图像，对M1幅人脸图像进行Gabor变换，获取用于 人脸图像识别的Γ维原始LGBP特征向量； (2) .设置用于人脸图像识别的f维LGBP特征子向量在图像的Γ维原始LGBP特征 向量所对应的一组索引号认,Wr),其中=V.., (3) .分别设置第索引号在图像的原始LGBP特征向量所对应的第《·索引号Gabor子 图像(r,s),第Zi索引号Gabor子图像(r,s)的分块(《，《),第&索引号Gabor子图像(r,s)的分块 (m，》)中的第//维特征向量； (4) .分别计算与上述步骤（3)所述的第/,.索引号Gabor子图像(^)的分块(Μ,η)中所对 应的第//维特征子向量； (5).采用直方图匹配法对步骤（4)所述的第索引号对应的LGBP特征子向量进行相 似度计算，得到一个相似度，根据相似度识别图像。2. 根据权利要求1所述的一种基于图像LGBP特征子向量的人脸图像识别方法，其特征 在于， 上述步骤（1)所述的选取人脸图像库中的巧幅人脸图像，对M幅人脸图像进行Gabor变换，获取用于人脸图像识别的Γ维原始LGBP特征向量，具体如下： (1-1).选取人脸图像库中的M幅人脸图像，对M幅人脸图像进行Gabor变换，获得ΛX公幅Gabor子图像，其中，及为Gabor滤波器的尺度个数4为Gabor滤波器的方向个数； (1-2).对每一幅Gabor子图像提取局部二值模式（ULBP)特征向量，大小记为μX況，其 中，M为每行分块数，N为每列分块数； (1-3).将EXS幅Gabor子图像的ULBP特征向量拼合成一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：方昱春，常璐，周中华，姬朋均，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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