查询结果:   付波,徐超,赵熙临,郑璇.基于最值平均的人脸识别LBP算法[J].计算机应用与软件,2019,36(9):209 - 213.
中文标题
基于最值平均的人脸识别LBP算法
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
38
英文标题
FACE RECOGNITION LBP ALGORITHM BASED ON THE MOST VALUE AVERAGE
作 者
付波 徐超 赵熙临 郑璇 Fu Bo Xu Chao Zhao Xilin Zheng Xuan
作者单位
湖北工业大学太阳能高校利用及储能运行控制湖北省重点实验室 湖北 武汉 430068     
英文单位
Hubei Key Laboratory for High-efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System, Hubei University of Technology,Wuhan 430068, Hubei, China     
关键词
局部二值模式 最值平均 主成分分析 K近邻
Keywords
Local binary pattern Most value average Principal component analysis K-neighbor
基金项目
国家自然科学基金项目(61072130,51309094,61603127);国家教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留【2014】1685);湖北省科技厅重大专项(2013AEA001)
作者资料
付波,教授,主研领域:图像处理,模式识别。徐超,硕士生。赵熙临,教授。郑璇,硕士生。 。
文章摘要
为解决局部二值模式(LBP)在提取人脸特征时容易缺失部分细节特征问题,提出一种基于最值平均的改进LBP算法。该方法针对3×3模板,计算其九个像素方差。若方差在限定范围内,取中心像素周围八个像素的最大值与最小值的平均值作为阈值进行比较,避免因中心像素值偏大或偏小以致湮没细节的现象,从而保留更多的局部细节;否则取九个像素的中值作为阈值进行比较,减少噪声。通过主成分分析法(PCA)降低高维特征维数,利用K近邻算法(KNN)完成人脸特征分类。实验结果表明,该方法有很好的识别效果。
Abstract
In order to solve the problem that local binary pattern (LBP) was easy to lose some details when extracting facial features, we proposed an improved LBP algorithm based on the most value average. We calculated the variance of nine pixels for a 3×3 template. If the variance was within a limited range, the average value of the maximum and minimum values of eight pixels around the central pixel was taken as the threshold value to compare, so as to avoid the phenomenon of annihilating details due to the large or small value of the central pixel, thus retaining more local details. Otherwise, the median values of nine pixels were used as thresholds to reduce noise. Principal component analysis (PCA) was used to reduce the dimension of high-dimensional features, and K-nearest neighbor algorithm (KNN) was used to complete face feature classification. The experimental results show that the method has a good recognition effect.
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序号
文  章  标  题
作者1
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摘要
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基于最值平均的人脸识别LBP算法
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