基于扩展八邻域局部纹理特征的非接触式人脸识别算法和签到系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于扩展八邻域局部纹理特征的非接触式人脸识别算法和基于该算法的签到系统，该算法包括以下步骤：步骤一，提取人脸图像的扩展八邻域局部纹理特征；该步骤包括三个阶段：图像点标记阶段、图像点编码阶段、图像特征向量提取阶段；步骤二，使用SVM分类器对提取到的局部纹理特征分类，实现人脸的识别。本发明专利技术提出了扩展八邻域局部纹理描述子，可以描述局部区域八个方向的纹理特征；在比较了几种方法在ORL、AR和FERET数据库上的识别率后，得到的结果显示本发明专利技术提出的描述子相对于其他方法效果更佳，特别是改进后的方案，具有很强的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于模式识别与计算机视觉领域，涉及到一种基于扩展八邻域局部纹理特征的非接触式人脸识别算法和签到系统。
技术介绍
随着计算机技术的进步，人工智能与模式识别技术得到很快的发展，生物识别技术已经成为研究的热点。它是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术，与传统身份认证技术相比，基于生物识别的身份认证技术具有以下特点不易遗忘或丢失；防伪性能好，不易伪造或被盗；随身携带，随时随地可用。生物识别主要包括人脸识别、指纹识别、掌纹识另IJ、表情识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别、签名识别等等。这些技术己经应用于社会生活的各个领域，发挥着越来越重要的作用。人脸识别作为智能化人机交互技术一个重要组成部分，也属于生物特征识别领域，近年来得到了广泛的关注。人脸识别在人机交互、安全监视、司法应用、接入系统、信息系统等领域成为了非常有前景的一门技术。人脸识别技术是利用计算机检测人脸图像，提取有效人脸特征信息，进行识别和分析。尽管使用不同方法在不同条件下识别效果各有优劣，然而，在人脸识别中最根本的问题是需要高效而且对于人脸特征区分度高的特征描述子。在这方面，近年来国内外已经取得了很多不错的进展。从提本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于扩展八邻域局部纹理特征的非接触式人脸识别算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，提取人脸图像的扩展八邻域局部纹理特征；该步骤包括三个阶段：图像点标记阶段、图像点编码阶段、图像特征向量提取阶段；(一)图像点标记阶段以某一个像素点为中心，定义八个方向，按顺时针从西北方向开始，分别是西北方向、正北方向、东北方向、正东方向、东南方向、正南方向、西南方向、正西方向，称所述的八个方向为纹路，根据不同的半径，定义不同的基于不同像素半径的扩展八邻域局部纹理描述子；首先要对该像素点周围八条纹路上的像素点进行标记；标记的原则是：如果纹路上某个像素点的灰度值和中间像素点的灰度值满足下式：|Pij?Po|≤T...

【技术特征摘要】
1.一种基于扩展八邻域局部纹理特征的非接触式人脸识别算法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤一，提取人脸图像的扩展八邻域局部纹理特征；该步骤包括三个阶段:图像点标记阶段、图像点编码阶段、图像特征向量提取阶段； (一)图像点标记阶段 以某一个像素点为中心，定义八个方向，按顺时针从西北方向开始，分别是西北方向、正北方向、东北方向、正东方向、东南方向、正南方向、西南方向、正西方向，称所述的八个方向为纹路，根据不同的半径，定义不同的基于不同像素半径的扩展八邻域局部纹理描述子; 首先要对该像素点周围八条纹路上的像素点进行标记；标记的原则是:如果纹路上某个像素点的灰度值和中间像素点的灰度值满足下式: IPij-P0I ^Thd (I) 则该像素点标记为黑色，否则标记为白色；式中P。是中间的像素点的灰度值，Pij是纹路上的像素点的灰度值；Thd为阈值； (二)图像点`编码阶段 得到某个像素点周围的八个方向的纹路标记图后，对该像素点局部纹理信息进行编码；对每条纹路方向编码；对某一条纹路方向编码时，统计纹路方向上的每个像素点是否标记为黑点，如...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵恒，王小平，张春晖，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：