發(fā)布時間：2019-10-13 06:11

【摘要】：針對傳統(tǒng)局部二值模式(LBP)及其一些改進方法會將具有不同灰度特征的鄰域賦予相同的特征值和特征維數(shù)倍增的問題,提出一種基于均勻k均值和高維局部二值模式的算法.該算法首先對原圖進行切割得到子圖;然后提取子圖的高維局部二值模式特征,利用均勻k均值對高維特征進行降維處理;最后級聯(lián)所有的子圖特征進行分析.為了驗證該算法的性能,在ORL人臉庫和YALE人臉庫以及FERET人臉庫上進行對比實驗,結(jié)果表明該算法在保證特征維數(shù)不遞增的前提下,能夠明顯提高LBP算法的識別率.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)控制科學(xué)與工程系;
【基金】：國家863計劃項目(2015AA015904)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2548526