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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 |
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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？？？