Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en ny representation, kallad Multiscale Block Local Binary Mönster (MB-LBP), och tillämpar den för ansiktsigenkänning. Det lokala binära mönstret (LBP) har visat sig vara effektivt för bildrepresentation, men det är för lokalt för att vara robust. I MB-LBP görs beräkningen baserat på genomsnittliga värden för blockdelregioner, istället för enskilda pixlar. På så sätt ger MB-LBP-koden flera fördelar: (1) Den är robustare än LBP; (2) den kodar inte bara mikrostrukturer utan även makrostrukturer av bildmönster, och ger därmed en mer komplett bildrepresentation än den grundläggande LBP-operatören; och (3) MB-LBP kan beräknas mycket effektivt med hjälp av integrerade bilder. För att återspegla det enhetliga utseendet hos MB-LBP omdefinierar vi dessutom de enhetliga mönstren genom statistisk analys. Slutligen, AdaBoost lärande tillämpas för att välja mest effektiva enhetliga MB-LBP funktioner och konstruera ansiktssorterare. Experiment on Face Recognition Grand Challenge (FRGC) ver2.0-databas visar att den föreslagna MB-LBP-metoden avsevärt överträffar andra LBP-baserade ansiktsigenkänningsalgoritmer.
De genomsnittliga värdena för block delregioner används för att beräkna den flerskaliga block lokala binära mönster REF.
Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}