一种基于动态阈值局部二值模式的人脸识别算法  被引量:1

A Research on Face Recognition Algorithm Based on Dynamic Threshold Local Binary Pattern

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作  者:高丽[1] 吴明[2] 

机构地区:[1]淮南联合大学机电系,安徽淮南232001 [2]中国电子科技集团第八研究所,安徽合肥230001

出  处:《兰州文理学院学报(自然科学版)》2017年第3期63-66,共4页Journal of Lanzhou University of Arts and Science(Natural Sciences)

摘  要:局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种应用较多的纹理分析方法,因其计算简单被广泛用于人脸识别.但由于缺乏相邻像素的先验信息,导致较高的误识别率.基于动态阈值的LBP是在传统算法的基础上提出的改进方法,对提高识别率有较好的帮助.实验结果表明,此算法提取的纹理特征更加丰富,鲁棒性更强.Local binary pattern(LBP)is a common texture analysis algorithm,has been widely applied in face recognition because of its easiness for calculation.However,it often leads to rather high error recognition rate due to the lack of prior information of adjacent pixels.LBP based on dynamic threshold,an improved method evolving from traditional algorithm will raise recognition rate to a great extent.It has turned out that the texture extracted with this algorithm is more various and robust.

关 键 词:人脸识别 局部二值模式 动态阈值 直方图 

分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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