資料介紹
為了解決局部方向模式(LDP)在人臉特征提取過程中采用固定的平均分塊方式,不能自適應突出不同樣本特征的這一問題,提出一種基于興趣點定位的改進LDP人臉特征提取方法。興趣點所在位置特征信息豐富,其根據不同圖像自動分布,可以突出不同圖像的不同特點。首先定位人臉圖像的加速魯棒特征( SURF)特征點,并通過K-means聚類算法優化興趣點的數量,確定興趣點位置;之后以每個興趣點作為中心建立LDP特征提取窗口,計算其4方向LDP編碼,得出圖像的特征向量;最后,采用支持向量機(SVM)對人臉進行識別分類。使用該改進算法分別在FERET和Yale數據庫中進行實驗,并與原始LDP、4方向的LDP方法(4-LDP)、融合PCA與LDP的特征提取算法( PCA-LDP)進行了比較,實驗結果表明,所提出的特征提取方法在保證系統實時性的同時,可以有效提高人臉識別的準確率與穩定性。
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