【摘 要】
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传统的局部二值模式（local binary pattern,LBP）作为一种有效的特征提取与编码方法广泛应用于图像处理领域,但该方法只提取了图像模版中心像素值与边缘像素值的差值信息,这些信
【机 构】
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天津科技大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502338);天津市科技支撑计划重点资助项目(15ZCZDGX00200)
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传统的局部二值模式（local binary pattern,LBP）作为一种有效的特征提取与编码方法广泛应用于图像处理领域,但该方法只提取了图像模版中心像素值与边缘像素值的差值信息,这些信息不能全面地表征图像,并且对图像小幅度的灰度变化敏感.针对该方法的缺点,提出了一种基于局部边缘差异二值模式（local edge difference binary pattern,LEDBP）的特征提取算法,并应用于人脸识别领域.与传统的局部二值模式不同,本方法通过计算图像模版中心像素值与边缘像素值的差值来表示局部区
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