【摘 要】
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局部方向数字(LDN,local directional number)模式算子,用Kirsch边缘模板计算像素点8个方向的边缘响应值,只能从1幅图像中获取64个特征值。为了提高该算子的特征提取能力,提出了16邻域和24邻域两种边缘模板,利用了更多点的灰度信息计算边缘响应,可获得像素点更多方向的边缘响应,能从图像中提取出更多的特征值。在ORL人脸库、Yale人脸B库和Cohn-Kanade人脸库上
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局部方向数字(LDN,local directional number)模式算子,用Kirsch边缘模板计算像素点8个方向的边缘响应值,只能从1幅图像中获取64个特征值。为了提高该算子的特征提取能力,提出了16邻域和24邻域两种边缘模板,利用了更多点的灰度信息计算边缘响应,可获得像素点更多方向的边缘响应,能从图像中提取出更多的特征值。在ORL人脸库、Yale人脸B库和Cohn-Kanade人脸库上的实验结果表明,边缘模板的改进,极大地提高了LDN模式算子的特征提取能力,采用16邻域和24邻域的边缘模
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