计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (16): 155-160.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1703-0161
刘 斌,徐 岩,米 强,徐运杰
LIU Bin, XU Yan, MI Qiang, XU Yunjie
摘要: 为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法。该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征:把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高。