计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
31期
146-149
,共4页
人脸识别%单样本%局部二值模式%加权
人臉識彆%單樣本%跼部二值模式%加權
인검식별%단양본%국부이치모식%가권
在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用.针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法.方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来.划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率.
在麵對單訓練樣本的人臉識彆問題時,傳統人臉識彆方法識彆率會下降很多,有的方法甚至不能使用.針對單樣本人臉識彆問題,提齣瞭一種自適應加權LBP方法.方法既提取瞭紋理信息又包含瞭分塊拓撲信息,更重要的是可以把這些特徵用閤適的權重融閤起來.劃分圖像併用LBP提取紋理信息;利用方差來完成對特徵的自適應加權融閤;用最近鄰分類器識彆結果.在ORL人臉數據庫上的實驗結果錶明,該方法可以有效地提高識彆率.
재면대단훈련양본적인검식별문제시,전통인검식별방법식별솔회하강흔다,유적방법심지불능사용.침대단양본인검식별문제,제출료일충자괄응가권LBP방법.방법기제취료문리신식우포함료분괴탁복신식,경중요적시가이파저사특정용합괄적권중융합기래.화분도상병용LBP제취문리신식;이용방차래완성대특정적자괄응가권융합;용최근린분류기식별결과.재ORL인검수거고상적실험결과표명,해방법가이유효지제고식별솔.
