基于单演同相幅值模式的人脸识别方法

针对单演信号表述仅利用幅值和方向而忽略相位信息的问题,提出了一种单演同相幅值模式方法。用多尺度的单演滤波器提取人脸的单演幅值和相位信息,将相位量化并根据相位量化的结果对幅值累加和二值编码,从而获得若干张单演同相幅值模式图。将每一张PMMSP图分块并提取直方图特征,用BFLD对特征进行降维。这样能有效提升特征的判别能力并降低算法的时间和空间复杂度。在CAS-PEAL人脸库和AR人脸库上的实验证明了该算法的有效性。

融合MBP和EPMOD的人脸识别

目的单演信号分析在人脸识别中得到了日益广泛的应用,然而其中的单演方向作为一种极为重要的几何信息却未能得到充分的利用。为此,提出了一种新的增强型单演方向差分算子对单演方向进行特征提取,进而提出了融合MBP(单演二值模式)和EPMOD(增强型单演方向差分模式)的人脸识别方法。方法首先对图像进行多种尺度的单演滤波并分别提取图片的MBP特征和EPMOD特征,然后使用BFLD(基于分块的Fisher线性判别)分别对两种特征进行降维并增强两种特征的分类能力。最后,在得分级别上对两种特征进行融合并进行分类识别。结果在ORL和CAS-PEAL人脸库上的实验表明,本文提出的EPMOD算法具有更小的时间复杂度和空间复杂度的前提下具有与MBP、LGBP相当甚至更好的识别效果。结论本文提出了一种有效的人脸特征提取方法,实验表明本文提出的将EPMOD和MBP特征进行融合的方法能够显著地提高算法的最终识别率。