论文研究-基于多种LBP特征集成学习的人脸识别.pdf

所需积分/C币:5 2019-07-22 23:56:51 1.09MB .PDF

单一的特征与分类器只能对限定条件下的人脸进行较好的识别,当在非限定条件下(如光照、背景等发生变化时)将出现人脸识别率较低问题。针对该问题,提出了一种基于多种局部二进制特征集成学习的人脸识别算法。使用SDM(supervised descent method)算法对人脸特征点定位,应用CSLBP算子提取每个特征点邻域特征,将所有人脸特征点邻域特征合成为精细的纹理特征;同时运用分区LBP直方图算法提取人脸区域的微观空间结构特征,再使用KNN和SVM分别训练这两种特征,得到类别排序列表和投票决策矩阵;最后利用加权求和的规则融合决策矩阵,构成最优集成分类器,从而得到输出类别。通过在非限制性人脸库LFW

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