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针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法提高了人脸平均识别率以及识别效率,具有一定的推广价值。
基于支持向量机的局部二值模式加权算法在人脸识别中的应用
【摘 要】
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针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量
【机 构】
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陕西理工学院物理与电信工程学院
【出 处】
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科技通报
【发表日期】
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2015年05期
【基金项目】
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教育部科学技术研究重点项目(212177);国家自然科学基金资助项目(11374216)
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