【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)局部二值模式(LBP)及其一些改進(jìn)方法會(huì)將具有不同灰度特征的鄰域賦予相同的特征值和特征維數(shù)倍增的問題,提出一種基于均勻k均值和高維局部二值模式的算法.該算法首先對(duì)原圖進(jìn)行切割得到子圖;然后提取子圖的高維局部二值模式特征,利用均勻k均值對(duì)高維特征進(jìn)行降維處理;最后級(jí)聯(lián)所有的子圖特征進(jìn)行分析.為了驗(yàn)證該算法的性能,在ORL人臉庫(kù)和YALE人臉庫(kù)以及FERET人臉庫(kù)上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法在保證特征維數(shù)不遞增的前提下,能夠明顯提高LBP算法的識(shí)別率.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)控制科學(xué)與工程系;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA015904)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2548526