【摘 要】
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局部三值模式(LTP)采用自定义阈值编码对局部二值模式(LBP)进行扩展,然而其阈值通常通过先验知识获取,因此,LTP阈值存在优化问题及普适性问题.针对这一问题提出一种基于LTP自
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272195)资助;教育部新世纪优秀人才资助计划项目(NCET-11-1085)资助
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局部三值模式(LTP)采用自定义阈值编码对局部二值模式(LBP)进行扩展,然而其阈值通常通过先验知识获取,因此,LTP阈值存在优化问题及普适性问题.针对这一问题提出一种基于LTP自适应阈值的人脸识别方法:首先在提取图像特征时计算各邻域内像素间对比值的离散度,通过该离散度定义自适应于各局部区域的LTP阈值;然后将提取到的特征分层进行编码,并引入一种信息熵权重的方法来融合各层的特征信息,最后使用卡方距离对样本的直方图进行匹配.在Extended Yale B和CMU PIE标准人脸库上实验,结果表明此方法对光照变化和噪声更加鲁棒,有效地提高了人脸识别的精度.
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