基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法，其主要技术特点是：在一幅人脸灰度图像中，选取3×3大小的邻域，并设置相应的像素值；在所选择邻域中按一定顺序循环构建图结构；根据图结构的顺序按箭头方向依次比较像素值的大小，并用二进制表示；计算邻域内中心像素的特征值。本发明专利技术设计合理，能够准确地描述人脸特征，使所得到的目标像素的特征值更具代表性，提高了识别率；本发明专利技术得到的特征值对人脸图像的特征信息描述的较为全面，因此可以进行有效的人脸识别，同时在时耗方面相对于基于多方向权重优化的对称局部图结构算法也具有优势。

Feature extraction algorithm for face recognition based on local circulant graph structure

The invention relates to a feature extraction algorithm of face recognition based on local circulation structure, the main technical features are: in a face image, the selection of neighborhood 3 * 3 size, and set the corresponding pixel value; the selected graph structure construction cycle according to a certain order in the neighborhood; according to the graph structure sequence in the direction of the arrow followed by pixel value size, and binary representation; calculating the characteristic value of the center pixel in the neighborhood. The invention has reasonable design, can accurately describe the facial feature, the feature value of the target pixel is obtained with the representative, to improve the recognition rate; the invention features values obtained for face image feature information description is more comprehensive, it can be effective in face recognition, at the same time when consumption relative to the local map the structure of the symmetric algorithm based on multi direction weight optimization also has advantages.

【技术实现步骤摘要】
基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法
本专利技术属于图像处理
，尤其是一种基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法(LCGS)。
技术介绍
一个完整的人脸识别系统包括目标检测、特征提取和人脸识别三大模块。其中，能否提取有效的人脸特征信息是非常重要的一步。提取人脸特征的算法有很多种，大体上可以分为基于全局特征和基于局部特征两种。研究表明，基于局部特征的提取方法在识别率方面要略高于基于全局特征的提取方法。2011年，受到图结构中支配集的启发，Abusham等人将其应用到人脸特征提取中，提出了局部图结构算子(LGS)。该算子是在3×4的邻域内，提取中心像素周围的5个像素，组成一个图结构，然后将中心像素及其左侧的两个像素按逆时针方向依次比较大小，将中心像素及其右侧相邻像素相互比较大小，最后将中心像素右侧的三个像素按照顺时针方向依次比较大小，如此可以得到8位二进制值，把它作为中心像素的特征值。这种方法有效地利用了目标像素周围像素的特征信息，可以提高识别率，但由于其仅仅只是利用了目标像素左右两侧的像素信息，未对其他方向的信息进行分析，并且没有对得到的二进制编码赋予一个有效权重，在识别率本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在一幅人脸灰度图像中，选取3×3大小的邻域，邻域中从左至右且从上至下像素分别为：X1、X2、X3、X8、X0、X4、X5、X6、X7，并设置相应的像素值；步骤2：在所选择邻域中按一定顺序循环构建图结构；步骤3：根据图结构的顺序按箭头方向依次比较像素值的大小，并用二进制表示；步骤4：根据得到的二进制数值计算邻域内中心像素的特征值。

【技术特征摘要】
1.一种基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在一幅人脸灰度图像中，选取3×3大小的邻域，邻域中从左至右且从上至下像素分别为：X1、X2、X3、X8、X0、X4、X5、X6、X7，并设置相应的像素值；步骤2：在所选择邻域中按一定顺序循环构建图结构；步骤3：根据图结构的顺序按箭头方向依次比较像素值的大小，并用二进制表示；步骤4：根据得到的二进制数值计算邻域内中心像素的特征值。2.根据权利要求1所述的基于局部循环图结构的人脸识别特征提取算法，其特征在于：所述步骤2图结构是按照如下顺序构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨巨成，张灵超，赵婷婷，陈亚瑞，张传雷，刘建征，韩书杰，胡志强，孙文辉，李梦，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：天津,12