利用异或运算和编码约束的降维LDP人脸识别方法.pdf

【摘要】中提到的“利用异或运算和编码约束的降维LDP人脸识别方法”是一种在人脸识别领域中提出的新技术，旨在通过改进局部方向模式（Local Directional Patterns, LDP）来提高面部特征的表示效率和识别准确性。该方法首先对原始的LDP编码模式进行修改，以实现模式的重构，这涉及到对LDP码进行异或运算来计算每个块的单一码。这种方法的好处是能够提取更具有区分性的特征。 LDP是一种用于图像分析和模式识别的局部描述符，它能够捕捉图像中的方向信息。然而，原始的LDP可能会因为维度过高而导致计算复杂度增加和识别性能下降。因此，为了降低这种维度灾难，研究者提出了降维LDP（Reduced-Dimension Local Directional Pattern, RDLDP）。通过异或运算，RDLDP能够有效地减少数据的冗余，同时保持足够的信息以进行人脸识别。 接下来，编码图像被划分为多个块并生成直方图，这些直方图随后被连接起来形成最终的描述符。直方图的使用有助于减少噪声和增强模式的稳定性。通过计算特征向量间的卡方相异性度量值，可以确定样本之间的相似度。卡方检验是一种统计学方法，用于检测两个变量之间是否存在显著差异，这里用于衡量人脸特征向量的相似性。 实验在三个公开的标准人脸识别数据库——FREYET、Extended Yale-B和ORL上进行，提出的RDLDP方法在所有数据集上的识别率都达到了很高的水平，验证了这种方法的有效性。与基于其他局部描述符的先进方法相比，RDLDP在准确性和错误识别率方面表现更优。 关键词包括降维局部方向模式、面部特征、人脸识别、局部描述符以及卡方相异性。这项工作对于理解和优化人脸识别系统具有重要的参考价值，特别是在处理高维特征和提高识别精度方面。对于从事计算机视觉、模式识别以及机器学习领域的专业人士来说，这种结合异或运算和编码约束的降维方法提供了新的思路和可能的改进途径。