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融合MBP和EPMOD的人脸识别
资料介绍
摘要：目的单演信号分析在人脸识别中得到了日益广泛的应用，然而其中的单演方向作为一种极为重要的几何信息却未能得到充分的利用。为此，提出了一种新的增强型单演方向差分算子对单演方向进行特征提取，进而提出了融合MBP（单演二值模式）和EPMOD（增强型单演方向差分模式）的人脸识别方法。方法首先对图像进行多种尺度的单演滤波并分别提取图片的MBP特征和EPMOD特征，然后使用BFLD（基于分块的Fisher 线性判别）分别对两种特征进行降维并增强两种特征的分类能力。最后，在得分级别上对两种特征进行融合并进行分类识别。结果在ORL和CAS-PEAL人脸库上的实验表明，本文提出的EPMOD算法具有更小的时间复杂度和空间复杂度的前提下具有与MBP、LGBP相当甚至更好的识别效果。结论本文提出了一种有效的人脸特征提取方法，实验表明本文提出的将EPMOD和MBP特征进行融合的方法能够显著地提高算法的最终识别率。
关键词：人脸识别；单演滤波；单演局部二值模式（MBP）；增强型单演方向差分模式（EPMOD）；分块Fisher 线性判别（BFLD）
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