基于Laws模板与CSLBP的人脸识别

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针对CSLBP对人脸图像的局部特征提取不充分问题,提出一种基于Laws模板的CSLBP算法。该算法首先选取Laws模板对原始图像进行滤波,获得多幅纹理单一图像。其次,引进CSLBP算子对各纹理图像进行特征提取,再将图像分成若干子区域,通过连接这些子区域的CSLBP直方图生成人脸特征向量。最后,针对Laws-CSLBP中存在的高维向量问题,做了进一步研究分析,引入了局部保持投影(LPP)的流行算法进行降维,并采用最近邻分类器进行判别分类。该算法在ORL、FERET人脸库中都取得了较好的识别效果,证明了
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