[发明专利]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

摘要

本发明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。

主权项

1. 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，其特征在于，包括如下步骤：1）图像选取，选取合适的人脸图像训练样本与待识别样本；2）对训练集中的人脸图像进行多尺度小波分析，通过小波分解后，得到原始图像的一级低频逼近图像、二级低频逼近图像；3) 针对步骤2)得到的一、二级低频逼近图像，用LTP算子分别对图像进行变换，得到对应图像的所有像素点的LTP特征值；4) 采用图像分块方法，分别统计每幅图像每一块的正负LTP子特征值直方图，连接分块LTP直方图得到整个图像的正负LTP直方图；5) 连接原始人脸图像的一、二级低频逼近图像的正负LTP直方图，得到原始人脸图像的特征向量表示；6) 对于待识别的人脸，由步骤2)-步骤5)得到待识别人脸图像的特征向量表示，使用概率统计进行人脸的识别，得到最终识别结果。