基于LBP算子和类覆盖捕获图的人脸检测算法

针对传统人脸检测中的过分类问题,提出一种结合LBP算子与类覆盖捕获图的人脸检测算法.该算法首先用ε-LBP算子提取人脸图像纹理特征,并把对应不同ε值提取的LBP特征数据加权融合起来,形成人脸图像特征向量,然后采用类覆盖捕获图构造分类器,最终对人脸图像实现有效检测.与传统方法相比,基于随机图理论的类覆盖捕获图能够克服过分类缺陷,比其他近邻图分类器更具优势,性能也比较稳定.实验结果表明,该算法可以有效检测人脸图像,尤其对存在模糊和光照异常的人脸图像具有较高的精确度和鲁棒性.