一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

doi:10.13190/j.jbupt.2015.01.010

北京邮电大学学报 ›› 2015, Vol. 38 ›› Issue (1): 51-54.doi: 10.13190/j.jbupt.2015.01.010

一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

刘军, 景晓军, 孙松林, 连自锋

北京邮电大学信息与通信工程学院, 北京 100876

收稿日期:2014-08-26 出版日期:2015-02-28 发布日期:2015-03-30
作者简介:刘军(1972—),男,博士生,E-mail:bjyddxlj@bupt.edu.cn;景晓军(1965—),男,教授,博士生导师.
基金资助:
国家自然科学基金项目(61143008)

Feature of Local Gabor Spatial Histogram based on Dominant Neighboring Pixel for Face Recognition

LIU Jun, JING Xiao-jun, SUN Song-lin, LIAN Zi-feng

School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Received:2014-08-26 Online:2015-02-28 Published:2015-03-30

摘要/Abstract

摘要：

对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.

关键词: 局部Gabor空间直方图, 主导近邻像素, Gabor滤波响应幅度图像

Abstract:

For face recognition system used in real-time application,the image feature representation should not only have high discriminative capability,but also the low dimensionality. A new face image representation-local Gabor spatial histogram based on the dominant neighboring pixel (LGSH-DNP) was proposed. Firstly,the face image is filtered by the Gabor filter bank. Each pixel of the resulted filtered images is labeled by the positions of the two neighboring pixels with the highest values,resulting in multiple descriptor images. Secondly,the spatial histogram is extracted from these descriptor images. Finally the weighted intersection histogram similarity measure is used to realize face classification. Extensive experiments are performed on face recognition technology face image database. It verifies the effectiveness of the proposed LGSH-DNP method.

Key words: local Gabor spatial histogram, dominant neighboring pixel, Gabor response magnitude image

中图分类号:

TP391.41

刘军, 景晓军, 孙松林, 连自锋. 一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(1): 51-54.

LIU Jun, JING Xiao-jun, SUN Song-lin, LIAN Zi-feng. Feature of Local Gabor Spatial Histogram based on Dominant Neighboring Pixel for Face Recognition[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2015, 38(1): 51-54.

[1]	常霄, 黄智濒, 禹旻, 杨武兵. 一种适用于航天大数据的深度决策树算法[J]. 北京邮电大学学报, 2023, 46(3): 1-6.
[2]	叶洪滨林政宽程红举. 基于多相机特征融合的行人检测算法研究[J]. 北京邮电大学学报, 0, (): 0-0.
[3]	胡敏熊思黄宏程张光华王春芳. 基于RAPNet的脑肿瘤MRI图像三维分割[J]. 北京邮电大学学报, 2023, 46(2): 91-97.
[4]	荣震宇刘建毅. 基于Transformer和MLP的眼底血管分割算法[J]. 北京邮电大学学报, 2023, 46(1): 26-31.
[5]	张小乾谈振王潇梁芹万黎明. 基于正交投影学习的图像特征提取算法[J]. 北京邮电大学学报, 2022, 45(5): 85-90,128.
[6]	叶康张淑军郭淇李辉崔雪红. 基于CM-Transformer的连续手语识别[J]. 北京邮电大学学报, 2022, 45(5): 49-53,78.
[7]	王辰魁, 陈岳林, 蔡晓东. 图像样式风格迁移的行人再识别方法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(3): 67-72.
[8]	边继龙, 王厚博, 李金凤. 基于多尺度注意力网络的立体匹配方法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(3): 27-34.
[9]	王睿男, 武穆清, 陈铁英, 李志刚, 孙建. 基于形态学的红外图像边缘检测[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(1): 66-71.
[10]	熊光正, 黄智濒, 戴志涛, 杨武兵. 一种数据驱动的三维流场流线特征化筛选方法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(6): 91-97.
[11]	赵珊, 李永思. 基于主成分分析的图像哈希算法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(2): 36-41.
[12]	李喆, 李建增, 王哲. 基于先验优化的一致性模糊盲复原算法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(2): 63-69.
[13]	邹国锋, 傅桂霞, 王科俊, 高明亮, 申晋. 自适应深度卷积神经网络模型构建方法[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(4): 98-103.
[14]	杨辉华, 赵玲玲, 潘细朋, 刘振丙. 基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法[J]. 北京邮电大学学报, 2016, 39(6): 11-16.
[15]	李海生, 董水龙, 赵天宇, 蔡强, 杜军平. 利用深度图像改进光场描述符的三维模型检索算法[J]. 北京邮电大学学报, 2016, 39(4): 56-59.

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Feature of Local Gabor Spatial Histogram based on Dominant Neighboring Pixel for Face Recognition

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