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不可控光照下的LNMCP人脸识别方法
被引量:
2
1
作者
周丽芳
李伟生
+1 位作者
房斌
王立逗
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第10期173-176,187,共5页
局部二值模式(LBP)在人脸识别领域取得了显著成效,但由于没有考虑像素之间的对比度,导致部分重要纹理特征被丢弃。采用粗粒度分区算法求取各人脸分块对比度值域区间的动态阈值点,并借鉴LMCP算法思想利用上述阈值点分别对各人脸分块编码...
局部二值模式(LBP)在人脸识别领域取得了显著成效,但由于没有考虑像素之间的对比度,导致部分重要纹理特征被丢弃。采用粗粒度分区算法求取各人脸分块对比度值域区间的动态阈值点,并借鉴LMCP算法思想利用上述阈值点分别对各人脸分块编码,得到结合光照变化信息的局部非线性多层对比度特征LNMCP作为人脸特征。实验结果表明,该方法识别率高,特别是在户外人脸库上提高了2.91%,方法在不可控光照变化环境下具有极强的自适应性。
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关键词
局部非线性多层对比格局
局部二值模式
粗粒度算法
动态阈值
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职称材料
题名
不可控光照下的LNMCP人脸识别方法
被引量:
2
1
作者
周丽芳
李伟生
房斌
王立逗
机构
重庆邮电大学软件学院
重庆大学计算机学院
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第10期173-176,187,共5页
基金
国家自然科学基金项目(No.61100114
No.61272195
+8 种基金
No.61173129
No.61171060
No.61201383)
重庆市自然科学金(No.cstc2012jjA1699)
重庆市教委科学技术研究项目(No.KJ100519)
重庆邮电大学自然科学基金项目(No.A2009-34)
中央高校基本科研业务费资助(No.CDJXS11182240
No.CDJXS10182216)
重庆邮电大学博士启动基金(No.A2012-20)
文摘
局部二值模式(LBP)在人脸识别领域取得了显著成效,但由于没有考虑像素之间的对比度,导致部分重要纹理特征被丢弃。采用粗粒度分区算法求取各人脸分块对比度值域区间的动态阈值点,并借鉴LMCP算法思想利用上述阈值点分别对各人脸分块编码,得到结合光照变化信息的局部非线性多层对比度特征LNMCP作为人脸特征。实验结果表明,该方法识别率高,特别是在户外人脸库上提高了2.91%,方法在不可控光照变化环境下具有极强的自适应性。
关键词
局部非线性多层对比格局
局部二值模式
粗粒度算法
动态阈值
Keywords
local nonlinear multi-layer contrast pattern(lnmcp)
local
Binary
pattern(
LBP)
coarse grain algorithm
dynamic threshold
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
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1
不可控光照下的LNMCP人脸识别方法
周丽芳
李伟生
房斌
王立逗
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
2
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参考文献
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