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Gabor小波变换及CS—LBP算法在人脸识别中的改进及应用
资料介绍
人脸识别中最重要是提取特征,多通道gabor小波变换能提取人脸在空域和频域的局部信息,表达并刻画出人脸中的大量特征,而中心对称局部二值模式(CS—LBP)算法提取出人脸中细节的纹理特征,在结合上述算法的基础上,通过gabor能量的设置获取最适合的小波窗口,对人脸特征进行滤波得到更为集中的主要特征,同时采用一种新的、合适的策略使人脸识别率在近、远距离上得到进一步的提升。
本文采用Gabor小波变换来提取人脸特征,它从8个方向,5个尺度下提取图像的局部细节信息,得到40幅人脸图像,对提取人脸图像鲁棒性特征起到非常关键的作用。获取Gabor人脸的过程中,通过Gabor核能量的参数设置、计算得到合适的Gabor核窗口,用该大小窗口对人脸图像进行滤波卷积,得到最能集中体现人脸特征的Gabor图像,并采用LBP算子来反映Gabor图像的纹理信息,由于Gabor人脸特征很多,采用了CS—LCP来减少人脸特征维数,最后得到一个Gabor+CS—LBP下的人脸特征向量。
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Gabor小波变换及CS—LBP算法在人脸识别中的改进及应用.doc | 510K |
全部评论(1)
2019-03-23 21:58:21zhujing11
是文章啊,不是代码啊,骗了我两个积分,文章也是可以上传的吗???