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基于Uniform LBP和DMMA的单样本人脸识别
1
作者
杨秀坤
岳新启
汲清波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第24期165-169,共5页
在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式(Unif...
在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式(Uniform LBP)算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。
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关键词
统一局部二值模式
单样本
特征提取
多流形判别分析
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题名
基于Uniform LBP和DMMA的单样本人脸识别
1
作者
杨秀坤
岳新启
汲清波
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第24期165-169,共5页
基金
黑龙江省自然科学基金(No.ZD200915)
文摘
在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式(Uniform LBP)算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。
关键词
统一局部二值模式
单样本
特征提取
多流形判别分析
Keywords
uniform local binary pattern
single sample
feature extraction
Discriminative Multi-Manifold Analysis（DMMA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Uniform LBP和DMMA的单样本人脸识别
杨秀坤
岳新启
汲清波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
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