论文研究 梯度 LBP优化深度图像分析的性别人脸识别.pdf

针对目前最先进的3DLBP人脸识别算法中仍存在特征长度大、编码不稳定等固有缺陷，提出了一种基于梯度LBP的深度图像分析算法。从各种不同方向视觉化LBP算子，计算相邻像素的深度差，产生多个有导向的深度差图像，串联合并各个深度差直方图信息，形成唯一有导向的深度差直方图。在Kinect和范围扫描仪数据库图像上的所有实验均证明了所提描述符优于3DLBP。此外，还加权合并所提描述符和灰度图像的LBPU2，在高质量3D范围扫描仪数据库图像（Texas 3DFR）和Kinect设备采集的低质量图像（EURECOM Kinect人脸数据库）上的总体平均识别率可高达96.70%。