论文研究 基于旋转不变局部相位量化特征的人脸确认算法研究.pdf

针对非受控环境下人脸图像的采集易受光照、姿态、表情、遮挡的影响且成像质量低等为人脸确认带来很大困难这一问题，提出了采用旋转不变局部相位量化（RILPQ）特征算子结合学习度量距离的方法进行人脸确认。首先利用RILPQ特征算子对待确认的两幅图像分别提取RILPQ编码图像；然后分块获得空间区域RILPQ直方图序列并进行PCA降维，并将降维后的RILPQ直方图序列作为人脸图像的特征描述子，计算两幅人脸图像描述特征的统计Fisher加权距离；最后采用SVM进行人脸确认。在LFW人脸库上的实验表明该方法在同类算法中具有最好的性能。