一种基于小波多尺度分析和局部三值模式的人脸识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于小波多尺度分析和局部三值模式的人脸识别方法，涉及模式识别、图像处理和计算机视觉等技术领域。首先选取合适的人脸图像，然后对训练图像作多尺度小波分析，得到一、二级低频逼近图像，使用LTP算子对低频逼近图像进行变换，得到所有像素点的LTP特征值，再分块统计图像的LTP直方图，连接两级图像的分块直方图得到人脸图像的特征向量表示。对于待识别人脸，获得特征向量后，使用概率统计完成人脸识别。本发明专利技术方法有效地降低了图像噪声的影响，增强了图像纹理特征抽取能力，鲁棒性强，识别率高，计算速度快，具有十分重要的实用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模式识别、图像处理和计算机视觉等
，特别是。
技术介绍
生物特征识别技术是指利用个体特有的生理特征(如指纹、虹膜、人脸、掌紋、视网膜等)或行为特征(如书写、声音、击键等)来达到身份识别和验证目的的ー门科学。与传统的身份验证方法相比，生物特征识别突出的优势表现在生物特征可以从根本上杜绝伪造和窃取，而且是人类自身拥有的，从而具有更高的可靠性、安全性和可用性。在众多的生物特征中，指纹、虹膜、声音和人脸广泛得到采用。其中人脸由于包含着极其丰富的信息，作为最重要的人体生物特征之一，在计算机视觉、模式识别和多媒体技术等研究領域都占有非常重要的地位。人脸识别是这样ー种定义，即在给定的图像或视频中，利用已有的人脸图像数据库来鉴别ー个或多个人脸对应的身份。 人脸识别方法易受到不同光照、表情、姿势、噪声等多方面的影响。如何为人脸提取合适的特征进行描述是人脸识别的关键。经典方法如主成分分析(PCA)，通过为训练数据集寻找最佳的投影方向来获取图像的全局特征，这种方法尽管很好地描述人脸，但容易受到光照、位置等因素影响，且当维数过高时不适用。上海大学王衍等(CN 102024141A)提出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙长银，杨万扣，熊明，左景龙，李秀，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：