【摘 要】
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人脸识别是一个非常重要的研究领域。它在现实生活中有着许多应用,包括身份验证、视频监督等。许多学者做了大量的研究工作,取得了显著的进展。在这些方法中,LBP(Local Binar
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人脸识别是一个非常重要的研究领域。它在现实生活中有着许多应用,包括身份验证、视频监督等。许多学者做了大量的研究工作,取得了显著的进展。在这些方法中,LBP(Local Binary Pattern)因为其强大的表征能力而备受关注。本文主要针对传统的局部二值模式(LBP)存在的问题进行有针对性的改进与应用。其主要工作体现在:1.为有效提取特征,我们首先进行了人脸定位操作来确定图片中人脸的位置。然后,同时使用高斯滤波器对图片进行平滑滤波,以减少噪声干扰。2.为克服传统LBP算法存在的缺陷,将传统的LBP划分成符号特征(CLBP_S)和幅值特征(CLBP_M)两部分,分别实现符号信息编码和幅值信息编码。与传统的LBP特征相比,符号信息相比于幅值信息在纹理表达能力上更强。我们分别计算两个特征的直方图,并将两者进行融合,获得了一个更鲁棒的新特征CLBP_S_M,实现了两种互补特征的融合。3.选取SVM(Support Vector Machine)分类方法,并利用LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)一般的参数寻优方法实现分类。实验结果证明了本文的方法可以取得较好的性能。
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