基于综合特征的单样本人脸特征提取

为了有效地提取单训练人脸样本的特征,提出了一种新的人脸局部特征描述方法,改进了局部二进制模式的方向性描述单一的问题,并且加入了像素间变化趋势幅度的描述,称之为局部综合模式(Local Comprehensive Patterns,LCP)。首先对人脸样本图像进行分块,然后每个的分块子图像进行改进LCP算子运算;其次考虑到每个子块的特征对整幅人脸图像的贡献度不一致,提出了贡献度图谱(Contribution Map,CM);最后根据贡献度图谱对每个子块的改进LCP描述进行自适应加权融合形成最终的人脸描述特征,最后在ORL和Yale B库上进行了有效性的测试,与现有的多种算法进行比对,所提出的算法对于非限定环境下人脸的识别有良好的效果。