【摘 要】
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针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 （FFTER）识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 （GTMER）.该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利
【机 构】
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广西科技大学计算机科学与通信工程学院,智能计算与分布式信息处理广西高校重点实验室（广西科技大学）
【基金项目】
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2016年度广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016LX172);广西自然科学基金基目(2016GXNSFBA380081)资助
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针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 （FFTER）识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 （GTMER）.该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利用图像梯度特征,快速匹配出纯眉毛模板的最相似区域;然后,通过小范围内的精准调整,得到一个准确的匹配位置;最后,利用傅里叶频谱距离,将待处理眉毛图像识别出来.实验表明：GTMER的识别速度最高比FFTER提升约38%,同时在BJUTED眉毛数据库上的识别正确率也达到98.12%.
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