期刊专题

10.3969/j.issn.1009-6434.2016.04.072

LBP人脸检测算法

引用
纹理特征提取方法一直是模式识别和研究的热点.在近50年的研究中,许多研究人员提出了多种纹理特征提取方法,诸如Grayscale共生矩阵”2”、小波理论”3”、分形理论”4”、马尔可夫”5”等,突出的问题.这些方法都过大的增加计算复杂性,对于背景噪音或照度不均匀纹理Image的情况下,都基于Local Binary Patterns算和非线性流形学习算法等距映射的CubeWorld Model Editor组合Human Face Recognition算法往往不能够提出这些治疗方法的效果.运营商采用的Human Face Image,然后非线性流形学习算法等距映射的CUBE WORLD MODEL EDITOR高维纹理特征数据降维的Human Face Recognition系统纹理特征提取给脸部数据的几何形状的精髓.最后,数据维数的减少作为分类输入面部分类.实验结果表明,该算法可以面对Image分类好,尤其是小样本下一个.

算法、检测、LOCAL、BINARY、PATTERN、特征

TP391.41(计算技术、计算机技术)

2016-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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1009-6434

50-1136/TN

2016,(4)

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