梯度-LBP优化深度图像分析的性别人脸识别

针对目前最先进的3DLBP人脸识别算法中仍存在特征长度大、编码不稳定等固有缺陷,提出了一种基于梯度LBP的深度图像分析算法。从各种不同方向视觉化LBP算子,计算相邻像素的深度差,产生多个有导向的深度差图像,串联合并各个深度差直方图信息,形成唯一有导向的深度差直方图。在Kinect和范围扫描仪数据库图像上的所有实验均证明了所提描述符优于3DLBP。此外,还加权合并所提描述符和灰度图像的LBPU2,在高质量3D范围扫描仪数据库图像(Texas 3DFR)和Kinect设备采集的低质量图像(EURECOM Kinect人脸数据库)上的总体平均识别率可高达96.70%。