检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:檀俊 刘从军[1,2] TAN Jun;LIU Congjun(School of Computer Science,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003;Jiangsu KeDa Huifeng Technology Co.,Ltd.,Zhenjiang 212003)
机构地区:[1]江苏科技大学计算机学院,镇江212003 [2]江苏科大汇峰科技有限公司,镇江212003
出 处:《计算机与数字工程》2022年第10期2292-2296,共5页Computer & Digital Engineering
摘 要:针对人脸识别过程中采集到的人脸图像环境不同、存在非一致性光照和随机噪声等问题,提出一种基于的Sobel算子与LDP特征值的改进人脸识别算法。首先对采集到的人脸图像,依次利用加权平均值算法、改进的Sobel算子进行灰度化和图像增强,再通过改进的局部方向模式得到人脸特征直方图,最后与人脸库中的人脸特征直方图进行匹配。在yale人脸库上进行了实验,实验结果表明:这种方法确实可以结合两种改进算法的优势,同时具备较短识别时间和良好的识别率。Aiming at the problems of different face image environment collected during face recognition,inconsistent illumination and random noise,an improved face recognition algorithm based on Sobel operator and LDP eigenvalues is proposed. First,for the collected face images,the weighted average algorithm and the improved Sobel operator are used to perform grayscale and image enhancement,and then the face feature histogram is obtained through the improved local direction mode. Finally,it is matched with the face feature histogram in face database. Experiments are conducted on the Yale face database. The experimental results show that this method can indeed combine the advantages of the two improved algorithms,while having a shorter recognition time and a good recognition rate.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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