[发明专利]基于完全对称局部韦伯描述子的人脸识别特征提取算法

摘要

本发明涉及一种基于完全对称局部韦伯描述子的人脸识别特征提取算法，其主要技术特点是在一个3×3大小的局部窗口内，计算邻域像素点与目标像素点间的灰度差值来反映人脸图像局部灰度差异信息，通过增添绝对值符号来刻画局部灰度变化程度，通过考虑周围像素间在垂直方向、水平方向及对角线上的空间位置关系体现图像在不同梯度方向上的纹理信息变化。本发明不仅考虑了周围像素与目标像素之间像素灰度值大小差异，还考虑了周围像素点间的空间分布方向信息特征，应用于热红外人脸数据库中，能提取到更多有效、更具鉴别力的纹理细节特征，显著提高了人脸识别率，并且具有较好的稳健性及泛化能力，可广泛应用于热红外人脸识别等图像处理领域。

主权项

一种基于完全对称局部韦伯描述子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：对每一张人脸图像进行互不重叠的分块处理；步骤2：对分块处理后的图像进行特征提取，得到每个小子块的特征向量，将各个子块的特征向量联立组合成描述人脸图像的特征向量矩阵；步骤3：提取高维特征矩阵的主要特征分量；步骤4：进行分类匹配。