基于DLBP、PCA和SVM算法的人脸识别

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为提高人脸图像的识别率,提出一种结合DLBP、PCA和SVM算法的人脸识别方法。首先对每幅人脸图像进行分块处理,对每一分块图像进行局部二值模式统计,选取其中出现频率较高的模式,将所有图像分块的LBP直方图衔接起来作为图像最终的纹理特征,然后应用主成分分析法(PCA)对所提取的纹理特征进行降维处理,最后使用支持向量机分类器来对图像进行分类识别。基于该方法构建实用、有效的人脸特征提取、选择和识别过程,并在ORL人脸数据库进行实验,结果表明,相较于之前的LBP+SVM、PCA+SVM、LBP+PCA+SVM等人
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