一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法，包括训练阶段和识别阶段。训练阶段为：将训练样本图像划分为均匀的、无交叠的矩形块，提取每个子块的软直方图局部二值模式，分别计算类内两两直方图的相似度和类间两两直方图的相似度，然后根据Fisher判别率计算出能量函数，最后利用梯度下降法求解能量函数的局部最优解，得到最佳的模糊隶属度函数。识别阶段为：将待识别样本图像与训练集相同地划分为均匀的、无交叠的矩形块，提取其自适应软直方图局部二值模式，识别待识别样本的所属类别。本发明通过加入自适应学习过程有效地提高了软直方图局部二值模式的鲁棒性，提高了人脸识别系统的识别率。