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DCT和LBP特征融合的人脸识别

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提出一种特征融合的人脸识别新方法. 该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图. 这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量. 这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征. DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合. 在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.

图像处理、人脸识别、特征融合、离散余弦变换、局部二值图

30

TN911.73

国家"八六三"计划项目2007AA1132;河北省教育厅科研计划项目20042013

2011-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

1355-1359

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北京理工大学学报

1001-0645

11-2596/T

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2010,30(11)

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