2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別由于其可應(yīng)用范圍的廣泛引起了越來越多的關(guān)注,然而由于人臉結(jié)構(gòu)、模式的特殊性,以及光照等外界因素的影響的多樣性與復(fù)雜性,決定了人臉識別是一個極具挑戰(zhàn)性的課題。 本文通過查閱大量文獻(xiàn),深入學(xué)習(xí)研究了經(jīng)典的PCA算法以及LBP算法等幾種頂級人臉特征提取算法。傳統(tǒng)的PCA算法可用于提取人臉的全局特征并考慮了樣本之間的模式關(guān)系,但缺少對人臉局部信息的刻畫;LBP從像素、圖像子區(qū)域、圖像整體的聯(lián)合直方圖三個不同的級別上描述人臉,其特

2、征具有抗光照影響、旋轉(zhuǎn)不變性和計算簡便、效率高等特點。LBP方法本質(zhì)上提取的是圖像邊緣、角點等局部變化特征,然而圖像的邊緣、角點等特征具有方向性,邊緣、角點的方向性包含了許多人臉的細(xì)節(jié)信息,而LBP算子在特征提取時對方向性的考慮不足,導(dǎo)致了這些細(xì)節(jié)信息的丟失。針對LBP算子在進(jìn)行特征提取時對紋理的方向信息提取不足,提出了一種多方向LBP算法,增強了對邊緣、角點等的方向信息的描述能力。在ORL人臉庫上的實驗也表明了本文算法的有效性。

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