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相同关键词【2DPCA algorithm】论文列表

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研究与试制

基于改进的HOG和LBP算法的人脸识别方法研究

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姚立平潘中良

作者单位

摘要

School of Physics and Telecommunications Engineering, South China Normal University, Guangzhou 510006, CHN

人脸识别技术易受光照、表情等因素影响，为充分提取人脸特征信息，提出了融合改进的局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(HOG)方法提取人脸图形纹理、细节特征，利用列方向压缩的2DPCA+PCA算法对人脸的特征空间进行降维处理，使用2DPCA算法降低了特征维度，解决了仅仅使用PCA方法，由于人脸图像特征维度高而造成求解模型复杂的问题，降低了计算规模，提高了运算速度。最后，使用ORL和Yale人脸数据库进行实验。结果表明，基于改进的LBP和HOG融合的特征提取具有一定的互补性，与其它的识别算法相比，该改进的算法识别率有了较大的提高，鲁棒性更强。

人脸识别局部二值模式特征方向梯度直方图特征二维主成分分析算法主成分分析算法 face recognition LBP feature HOG feature 2DPCA algorithm PCA algorithm

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光电子技术

2020, 40(2): 114

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