[发明专利]基于双偏差双空间局部方向模式的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于双偏差双空间局部方向模式的人脸识别方法。本发明步骤：1、根据图像的局部纹理特性，通过计算局部图像的绝对偏差和相对偏差得到梯度空间的有效信息，并引入度量函数；2、计算局部图像各方向的灰度值之和，获得灰度空间的信息；3、利用双空间信息，量化特征对图像进行模式编码，得到整个人脸图像的特征图。将特征图分为若干不重叠子块，依据信息熵加权级联各子块的直方图得到人脸的特征向量；4、利用最近邻分类器，计算卡方距离判断向量间的相似程度，完成识别。本发明在光照、姿态、表情、遮挡等干扰下，能保持很好的稳定性和鲁棒性。

主权项

1.基于双偏差双空间局部方向模式的人脸识别方法，其特征在于包括如下步骤：/n步骤1、根据图像的局部纹理特性，通过计算局部图像的绝对偏差和相对偏差得到梯度空间的有效信息，并引入偏差度量函数，以区分不同偏差对结果的影响；/n步骤2、通过记录最大灰度值之和对应方向获得灰度空间信息后，然后综合利用梯度和灰度空间下的信息，量化特征对图像进行双偏差双空间模式编码，得到整个人脸图像的特征图；/n步骤3、将得到的特征图分为若干不重叠子块，对每一个子块提取统计直方图，依据子块信息熵加权级联所有子块直方图，得到整个人脸的特征向量；/n步骤4、利用最近邻分类器，通过卡方距离计算待测试人脸样本特征向量和训练样本间的距离，选择具有和测试样本有最小距离的训练样本类别作为测试样本的类别信息，从而实现人脸识别。/n