微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
Microcomputer & its Applications
2015年
15期
29-32
,共4页
崔浩%刘军清%陈鹏%雷邦军%李伟生
崔浩%劉軍清%陳鵬%雷邦軍%李偉生
최호%류군청%진붕%뢰방군%리위생
MB_LBP算法%改进Fast PCA%人脸特征%维灾
MB_LBP算法%改進Fast PCA%人臉特徵%維災
MB_LBP산법%개진Fast PCA%인검특정%유재
针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高,使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题,提出一种基于多块LBP (Multi-scale Block Local Binary Patterns,MB_LBP),结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案.首先用MB LBP算法提取人脸图像的特征,接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对应的本征向量,对人脸特征进行降维,最后在ORL人脸库进行验证.实验表明,该方法对后期人脸特征提取效果优于改进前的效果,很大程度上降低了提取时间,效果明显.
針對MB_LBP算法對人臉特徵提取維數較高,使用PCA方法會造成圖像原始空間結構破壞和維數變得過大等問題,提齣一種基于多塊LBP (Multi-scale Block Local Binary Patterns,MB_LBP),結閤改進的Fast PCA算法進行人臉特徵提取的方案.首先用MB LBP算法提取人臉圖像的特徵,接著用本文所改進Fast PCA方法加速計算矩陣S非零本徵值所對應的本徵嚮量,對人臉特徵進行降維,最後在ORL人臉庫進行驗證.實驗錶明,該方法對後期人臉特徵提取效果優于改進前的效果,很大程度上降低瞭提取時間,效果明顯.
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