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文檔簡介
1、人臉識(shí)別是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的分支,一直廣受關(guān)注。人臉識(shí)別的主要問題包括:姿態(tài),表情,光照。如何克服這些問題設(shè)計(jì)更為魯棒性的人臉識(shí)別算法是成功的關(guān)鍵。本文以 SIFT算法、稀疏表示以及 LBP為設(shè)計(jì)思路并參考了大量文獻(xiàn),最終設(shè)計(jì)了基于 SIFT的稀疏編碼算法。
本文提出的算法包含以下幾點(diǎn)。首先,提取圖像的特征點(diǎn)。使用了 SIFT來檢測圖像中的特征點(diǎn),這組特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變性,尺度不變性。其次,特征描述階段采用了局部梯度編
2、碼模式(Local gradient binary Pattern, LGBP)和局部插值編碼模式(Local interpolation binary Pattern, LIBP)。LGBP和 LIBP是對(duì)原始 LBP算法的改進(jìn),能增強(qiáng)傳統(tǒng) LBP的魯棒性和可分辨性。最后,采用了稀疏表示完成準(zhǔn)確的分類識(shí)別任務(wù)。以往傳統(tǒng)稀疏表示的匹配準(zhǔn)則是基于歐氏距離度量,本文以卡方距離作為新的匹配準(zhǔn)則,提高了分類的準(zhǔn)確性。
最后在人臉庫上做
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