浅谈改进的LBP算法  

作　　者：房德峰 

机构地区：[1]北京交通大学软件工程学院

出　　处：《现代企业教育》2013年第16期262-263,共2页Modern Enterprise Education

摘　　要：局部二元模式算子法计算简单且易于实现，能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。但是，在光照和噪声等非理想条件下，该算法的识别率会下降。为了减少光照、噪声等对人脸识别性能的影响，在已有局部二值模式（LBP）纹理分析算法的基础上，提出了一种基于邻域灰度中间值的局部二值模式纹理特征提取算法。算法用像素邻域灰度值的中间值代替该像素点的灰度值，从而使得提取到的特征对光照变化和噪声等更加鲁棒。为了验证算法的有效性，在著名的AR和FERET人脸数据库上进行实验，结果表明该算法优于传统的LBP算法。

关 键 词：人脸识别 局部二值模式 特征提取 最大散度差鉴别分析 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]