基于区域改进LBP和KNN的人脸识别  

作　　者：刘吉安 江金滚 

机构地区：防灾科技学院,河北三河065201

出　　处：《电脑知识与技术》2016年第5期184-185,共2页Computer Knowledge and Technology

基　　金：2015年防灾科技学院大学生创新项目资助,项目名称：基于Deep-Learning人脸识别的学生考勤系统初步设计与实现,项目编号：201511775023;指导老师：袁静,刘海军

摘　　要：传统基于LBP特征的人脸识别算法因为受到人脸位置的影响,识别效果差;基于此,该文提出了基于区域改进的LBP和KNN的人脸识别方法。首先将整张图片划分成若干个小区域,再对每个子区域内各个位置的像素点都提取其LBP特征,接着,在每个子区域内建立自己的LBP特征统计直方图。然后,将所有直方图按顺序串联起来,并对其进行归一化,一张图片便能通过一个归一化直方图来表示。最后,将最终的归一化的直方图作为人脸特征,并采用KNN算法完成人脸识别。实验结果表明该划分方法能够有效地提升识别效果。

关 键 词：人脸识别 人脸特征 LBP KNN 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]