一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法

刘军; 景晓军; 孙松林; 谭有恒

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.03.020

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一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法
- A Variable Length Dominant Feature (VLDF) Based Algorithm for Face Recognition
- 电子学报 2015年43卷第3期页码：544-549
- 作者机构：
  
  北京邮电大学信息与通信工程学院,北京,100876
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61143008)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.03.020
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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刘军, 景晓军, 孙松林, 等. 一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法[J]. 电子学报, 2015,43(3):544-549.

LIU Jun, JING Xiao-jun, SUN Song-lin, et al. A Variable Length Dominant Feature (VLDF) Based Algorithm for Face Recognition[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(3): 544-549.
刘军, 景晓军, 孙松林, 等. 一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法[J]. 电子学报, 2015,43(3):544-549. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.03.020.

LIU Jun, JING Xiao-jun, SUN Song-lin, et al. A Variable Length Dominant Feature (VLDF) Based Algorithm for Face Recognition[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(3): 544-549. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.03.020.

摘要

为了从Gabor滤波后的图像中提取简单有效、区分力强的人脸特征

提出了一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法.即首先人脸图像与不同尺度、不同方向的Gabor滤波器进行卷积运算

然后利用局部二元模式(LBP)算子提取滤波输出的纹理特征

并根据纹理特征的统计分布规律

采用数量可变的起主导作用的纹理模式作为人脸的VLDF特征.最后构造了VLDF人脸特征之间距离的计算方法.该算法具有较小的特征向量维数和高的rank-1识别率.在FERET人脸数据库上的仿真结果验证了算法的高效性.

Abstract

To extract compact and distinctive information from images filtered by Gabor kernels

we propose a variable length dominant feature (VLDF) based algorithm for face recognition.Specifically

the face image is first convolved with Gabor filters of different scales and different orientations

and then the texture information is extracted from the Gabor responses using local binary pattern(LBP).Based on the statistical characteristics of the pattern distribution

the variable length dominant feature (VLDF) is derived.Finally

the distance between two VLDFs is constructed.VLDF has a lower feature vector dimensionality and a higher rank-1 recognition rate.The experiments on FERET database verify the high efficiency of the proposed algorithm.

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