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1. 基于单演定向幅值模式的复杂光照人脸识别

闫海停王玲李昆明刘机福

计算机应用 2013, 33 (10): 2878-2881.

摘要（562）

PDF （819KB）（512）

为了提高在复杂光照下的人脸识别率,提出了一种基于单演定向幅值模式的人脸识别算法。首先,用多尺度的单演滤波器提取图像的单演幅度和方向信息;然后,用一种新的单演定向幅值模式(PMOM)算子将同一尺度下的幅度和相位信息分解为多张定向幅值模式图,再用局部二值模式(LBP)算子提取每一个PMOM模式图的LBP特征图;最后,将每张LBP特征图分块,计算每一块的直方图,并将所有块的直方图串联后作为最终的人脸表示。在CAS-PEAL人脸库和YALE-B人脸库上的实验结果表明,该算法可以显著提高光照变化人脸图像的识率。另外,该算法参数设置简单,而且无需任何训练过程也无需对光照条件进行估计,因而具有简单、通用性好的优点

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2. 单演滤波与局部量化模式相结合的人脸识别方法

闫海停王玲李昆明刘机福

计算机应用 2013, 33 (09): 2671-2674. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2671

摘要（480）

PDF （637KB）（482）

针对传统人脸识别方法提取的特征维数较高和计算量较大的缺点,提出了一种基于单演滤波与局部量化模式(LQP)相结合的人脸特征提取方法。首先,通过对人脸图像进行多尺度的单演滤波获得图像的包括局部幅值、局部方向和局部相位的多模式单演特征;然后,用LQP算子对图像中的每个像素点的三种单演特征进行编码,得到每个尺度滤波器下的LQP模式图;最后,将这些LQP模式图分块、统计每一块的直方图并级联作为人脸识别特征。在ORL和CAS-PEAL人脸库上对所提算法进行的测试结果表明,该算法能够以较低维数的特征取得较高的识别率,可以有效降低算法的计算复杂度。

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3. 融合Monogenic幅值和相位的人脸识别方法

李昆明王玲闫海停刘机福

计算机应用 2013, 33 (07): 1991-1994. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1991

摘要（864）

PDF （638KB）（491）

针对仅利用图像滤波幅值信息进行识别而忽视相位信息的问题，提出一种融合Monogenic局部相位和幅值的识别方法。该方法先对相位进行量化和异或，并结合方向和尺度信息得到相位编码(MLXP)；其次，分别对相位编码和基于幅值的二值编码进行分块，计算直方图特征；然后，采用基于分块的线性判别进行降维，提高特征的判别能力；最后在评分层实行融合。在ORL和CAS-PEAL人脸数据库上，相位方法MLXP的平均识别率分别为0.97和0.94，融合Monogenic相位和幅值的方法平均识别率分别为0.99和0.979，超越实验中其他所有方法。实验结果表明，相位利用方法MLXP是有效的，融合Monogenic相位和幅值的方法不但能够避免传统线性判别中的小样本(3S)问题，而且能以较低的时间和空间复杂度，有效地提高身份的正确识别率。

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