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基于多种LBP特征集成学习的人脸识别

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:1.09 MB | 2018-01-16

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　　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上的实验结果表明，所提算法采用集成的方法明显优于单一的特征和分类器。

基于多种LBP特征集成学习的人脸识别

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