【摘 要】
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针对传统单样本人脸识别效果不佳的问题,提出一种基于中心对称幅值相位二值模式（CMPBP）的单样本人脸识别算法。将人脸图像分别与高斯函数的一阶导数做卷积运算,求取图像的梯度
【机 构】
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湘潭大学物理与光电工程学院,湘潭大学信息工程学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目(14JJ0077);湖南省教育厅一般基金项目(13C917)
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针对传统单样本人脸识别效果不佳的问题,提出一种基于中心对称幅值相位二值模式（CMPBP）的单样本人脸识别算法。将人脸图像分别与高斯函数的一阶导数做卷积运算,求取图像的梯度分量,计算出梯度幅值和梯度相位;将梯度相位量化,用中心对称局部二值模式（CSLBP）算子对梯度相位和幅值分别编码,将三者串接形成人脸图像的CMPBP特征;分块统计直方图的信息,把所有小块的直方图串联后作为人脸图像的特征向量,利用直方图相交进行分类识别。在AR和CMU-PIE人脸库上验证了该方法的有效性,其对光照变化、表情变化和部分遮挡等环
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