摘要：针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种双向梯度中心对称局部二值模式(BGCSBP)的单样本人脸识别算法.首先获取人脸水平和垂直方向的梯度信息,并将其用CS-LBP算子进行编码;然后将二者融合成人脸的BGCSBP特征,再通过分块统计直方图的方式得到人脸的直方图特征;最后采用直方图相交进行分类识别.在CAS-PEAL,Extend Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.

摘要：针对传统单样本人脸识别效果不佳的问题,提出一种基于中心对称幅值相位二值模式(CMPBP)的单样本人脸识别算法。将人脸图像分别与高斯函数的一阶导数做卷积运算,求取图像的梯度分量,计算出梯度幅值和梯度相位;将梯度相位量化,用中心对称局部二值模式(CSLBP)算子对梯度相位和幅值分别编码,将三者串接形成人脸图像的CMPBP特征;分块统计直方图的信息,把所有小块的直方图串联后作为人脸图像的特征向量,利用直方图相交进行分类识别。在AR和CMU-PIE人脸库上验证了该方法的有效性,其对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。