基于改进的LBP人脸识别算法的研究

发布时间：2017-06-11 15:00

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【摘要】：局部二值模式(LBP)算法是人脸识别领域中的经典算法,能够捕捉局部的细节特征,但其鲁棒性和识别率易受外部环境变化的影响。文章深入研究了LBP算法,从LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法进行改进,并结合LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)的人脸识别算法。实验结果表明,改进的LBP算法具有更高的识别率和较强的鲁棒性。
【作者单位】： 大连外国语大学软件学院;
【关键词】： LBP算子 图像融合 人脸识别 特征提取
【基金】：辽宁省教育厅一般项目(L2015138)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。研究人脸识别重点在于对核心算法的研究,通过算法的改进使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。当前人脸识别领域中,主要有以下核心算法研究[1]:(1)通过积分方式进行欧式距离表示,形成的基于几何

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本文编号：441793