【摘 要】
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首先,针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的空间支持区域偏小而只能获取人脸图像中小的微观结构的问题,本文提出了一种基于局部二值模式的多尺度对数差分人脸识别算
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首先,针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的空间支持区域偏小而只能获取人脸图像中小的微观结构的问题,本文提出了一种基于局部二值模式的多尺度对数差分人脸识别算法。利用LBP来获得人脸图像的纹理特征;然后对取得的LBP特征使用朗伯反射模型提取其光照不变量;接着将该光照不变量按距离不同得到多个尺度特征,对这多个尺度特征进行加权融合得到精细化的特征图;最后使用kNN分类器对这个精细化后的特征图进行分类。与其他方法对比,本文的算法在实验中表现出其优越性。其次,本文提出基于稀疏表示分类的人脸识别算法,首先基于多尺度对数差分得到原始图像的六个尺度特征子图,接着由AdaBoost算法对得到的尺度特征子图不断迭代来确定其权重,然后利用该权重将特征子图进行加权融合得到精细化后的特征图,最后使用稀疏表示方法对其进行分类。实验结果表明,改进后的算法的识别率有所提高。
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