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针对一般纹理描述子在姿势、光照和面部表情变化时不能较好描述人脸纹理特征,提出一种改进的局部图结构(MLGS)结合加权纹理估计的人脸识别算法。首先,改进的算子基于阈值邻域像素计算出每个像素的新特征值,生成直方图;然后在训练阶段存储所有训练文件的直方图作为每个用户的模板;最后,利用加权纹理估计完成人脸识别。在AT&T和Yale人脸数据集上的实验结果表明,即使只有10%的训练文件(每个用户一个训练文件)本文算法仍获得最高精度。此外,在10%的训练文件时,其算法具有最低的错误接受率(FAR)和错误拒绝率(F