基于高阶局部方向模式金字塔多结构的鲁棒人脸识别
计算机视觉与模式识别
2020-12-15 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
局部方向模式(LDP)源于局部邻域中纹理的一般定义,其编码像素 3x3 小邻域内的方向信息,在输入图像因光照变化而改变时可能无法提取详细信息。因此,本文提出一种计算第 n 阶方向变化模式的新特征提取技术,称为高阶局部方向模式(HOLDP)。所提 HOLDP 能比传统 LDP 捕获更具判别性的细节信息。与 LDP 算子不同,我们的技术通过以金字塔多结构方式从像素各邻域层编码多种独特空间关系来提取第 n 阶局部信息。随后我们将各邻域层特征向量拼接形成最终 HOLDP 特征向量。在多个公开人脸数据库上对 HOLDP 算法进行性能评估,观察到其在极端光照条件下的优越性。
引用
@article{arxiv.2012.06838,
title = {High Order Local Directional Pattern Based Pyramidal Multi-structure for Robust Face Recognition},
author = {Almabrok Essa and Vijayan Asari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.06838},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 10 figures