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基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别
1
作者
崔美琳
陈才扣
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2009年第6期657-660,共4页
提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法。该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征。由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能。采用主分量分...
提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法。该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征。由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能。采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取。在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法。
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关键词
局部二元模式
分块主分量分析
线性鉴别
分析
人脸识别
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题名
基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别
1
作者
崔美琳
陈才扣
机构
扬州大学信息科学与工程学院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2009年第6期657-660,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60875004)
江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB520133)
文摘
提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法。该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征。由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能。采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取。在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法。
关键词
局部二元模式
分块主分量分析
线性鉴别
分析
人脸识别
Keywords
LBP, modular PCA, linear discriminant analysis, face recognition
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别
崔美琳
陈才扣
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2009
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