【摘 要】
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针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203261和61273277);山东省自然科学基金(ZR2012FQ003);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放基金(A1514);南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(201501)资助项目
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针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特征进行降维,从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本文算法的识别率仍能达到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算时间。
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