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基于魯棒的局部二值模式人臉識別算法

大小:0.62 MB 人氣:0 2017-12-13 需要積分:1

  本文針對LBP算法特征包含outlier和維度過高的問題提出了一種基于魯棒的局部二值模式(RobustLBP)的快速有效的人臉識別算法。RobustLBP算法的思想是在LBP算法的基礎上加上一個Robust函數除去outlier達到降維的目的。首先通過計算LBP特征各個維度和中心元素的馬氏距離作為Robust函數的輸入,使得Robust函數收斂估算出重要信息。然后利用這些信息求出變換矩陣除去原始LBP特征的outlier。最后比對降維后特征間的卡方距離實現人臉識別。在FERET、CAS-PEAL-R1、LFW人臉數據庫上的實驗證明本文提出方法在是人臉識別上具有優越性。
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