基于子图像方法和稀疏表示的人脸识别算法

摘要

对于人脸识别问题,虽然提取人脸描述特征是决定识别性能的关键,但分类器的选择和设计也会对识别性能产生很大的影响.本文结合局部的LBP、子图像方法和随机子空间方法,并利用SRC作为基分类器,设计了一种基于子图像方法和稀疏表示的人脸识别算法.与Semi-RS[1]方法不同,本算法首先通过LBP算子对人脸图像进行预处理(特征变换),得到LBP纹理图像;再结合子图像方法对LBP纹理图像进行子图像划分,构造相应的子图像集;然后对每个子图像集进行多次随机采样,提取相应的特征子集;最后使用得到的特征子集训练一组基SRC分类器,并联所有的基SRC分类器,通过多数投票法进行融合.