一种基于局部特征学的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于局部特征学的人脸识别方法，该方法包括以下步骤：(a)将已知的分类好的人脸样本进行分块处理，并通过LBP算子和LTP算子对每块的人脸样本数据进行计算，得出每块人脸样本数据的局部直方图向量；(b)对所有人脸样本中同一个人的任意两张不同的人脸样本上的相同位置的局部直方图向量进行卡方直方图距离计算得到正样本特征库；(c)对所有人脸样本中不同人的任意两张人脸样本上的相同位置的局部直方图向量进行卡方直方图距离计算得到负样本特征库。本发明提供的基于局部特征学的人脸识别方法，反应快，精度高，识别效果好。

主权项

一种基于局部特征学习的人脸识别方法包括建立训练模型和识别模型两个步骤，该方法训练模型的建立包括以下步骤：(a)将已知的分类好的人脸样本进行分块处理，并通过LBP算子和LTP算子对每块的人脸样本数据进行计算，得出每块人脸样本数据的局部直方图向量；(b)对所有人脸样本中同一个人的任意两张不同的人脸样本上的相同位置的局部直方图向量进行卡方直方图距离计算，得到正样本特征库；(c)对所有人脸样本中不同人的任意两张人脸样本上的相同位置的局部直方图向量进行卡方直方图距离计算，得到负样本特征库；(d)将正、负样本特征库中的数据输入AdaBoost级联分类器中进行运算，得到一个区分任意两张人脸样本是不是同一类别人的AdaBoost级联分类器数据库。