融合LSH和LoG特征的人脸识别

来源：计算机工程与应用杂志2018年第17期北京时间：

作者：曹 洁1，2，朱晶晶1，李 伟3，王进花3

单位：1.兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050 ；2.甘肃省制造业信息化工程研究中心，兰州 730050；3.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院，兰州 730050

摘要：为了解决人脸识别率受光照变化影响较大的问题，提出一种局部敏感直方图（LSH）和高斯-拉普拉斯（LoG）特征相结合的人脸识别方法。首先，提取人脸图像中的LSH光照不变特征以及LoG边缘细节特征，然后通过计算各特征的标准差确定自适应融合权重，将其进行特征级融合来弥补单一使用LSH特征带来的细节损失，并以此构建更为有效的人脸特征样本集，最后使用稀疏表示算法对样本进行分类识别。在PIE和AR人脸库上的实验表明，所提方法能很好地处理光照问题，而且在训练样本较少的情况下，依然能获得较高的识别率。

关键词：人脸识别,光照变化,局部敏感直方图,特征融合