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在少量样本情况下,为了解决传统LBP算法对人脸特征提取分类鲁棒性不强问题,提高人脸特征选取的泛化能力,提出一种在人脸面部区域基于SIFT特征点检测的MTLBP人脸识别算法。从人脸五官区域选取尺度不变的关键点,并在其邻域选取MTLBP纹理特征,结合SIFT描述算子和MTLBP特征直方图形成一系列特征,对该人脸特征空间向量进行分类识别。在相同的少量训练样本下,该算法与原始LBP算法及其它改进型LBP算法相比,识别率提高了20%左右。