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作者
劉曉陽，霍禕煒
單位
中國礦業大學（北京） 機電與信息工程學院
摘要
針對傳統的人臉識別算法在對井下人員識別中易受光照和粉塵干擾，難以適應井下複雜環境，影響識別精度的問題，提出基於多尺度分區統一化LBP算子對井下人員面部進行識別，該方法保留了統一化LBP算子的優點，利用多尺度分區的概念對傳統的LBP算子進行擴展，通過對不同尺度下人臉面部圖像特徵提取，增強了對面部圖像的全局及局部把握，削弱了局部噪聲對整體識別精度的影響。
採用分區處理直方圖得到複合的特徵向量，彌補了傳統算法的單一性，獲得了多尺度的直方圖特徵向量，在圖像分類中，利用卡方檢驗對面部特徵直方圖相似度進行判斷，根據設定的閾值將採集到的圖像的特徵向量與系統中存儲的待匹配的圖像特徵向量進行對比，實現井下人員面部識別。
試驗結果表明：通過多尺度分區統一化LBP算子處理，經過直方圖均衡化後的井下人員面部圖像紋理特徵信息得到充分且有效的提取，可以全面地反映井下人員的面部特徵；與傳統的井下人員面部識別算法相比，多尺度分區統一化LBP算子對噪聲和光照的魯棒性有了明顯提高，結合圖像分區，多尺度統一化LBP算子對圖像局部和整體的把握能力取得了較好的效果，該方法對井下人員人臉識別準確率達94.25%，比傳統的井下面部識別算法提高了5%，提升了井下人員識別精度。
引用格式
劉曉陽，霍禕煒. 多尺度分區統一化LBP算子井下人員人臉識別方法[J]. 煤炭科學技術, 2019, 47(12): 116-123.
LIU Xiaoyang,HUO Yiwei. Underground personnel face recognition method based on multi-scale unified LBP operator[J]. Coal Science and Technology, 2019, 47(12): 116-123.
編輯整理：朱恩光
審 核：楊正凱
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