典型文献
基于小波变换和LBP算子的人脸识别研究
文献摘要：
为了提高人脸识别效果,针对当前人脸识别方法存在的局限性,如识别准确率低,耗时长等,提出了基于小波变换与LBP算子的人脸识别方法.首先采集待识别的人脸图像,并采用小波变换对人脸图像作多尺分解,通过对高频子图像进行处理,消除光照变化对人脸识别的干扰,然后采用LBP算子提取人脸图像纹理特征,将特征连接组合在一起产生特征向量,最后采用k近邻算法根据特征向量建立人脸识别的分类器.采用标准人脸识别数据集Yale-B与AR作为测试对象,测试结果表明,小波变换与LBP算子能够克服当前人脸识别方法的弊端,提高人脸识别的准确率,并且人脸识别效率得到了明显改善,整体人脸识别效果要优于当前其它方法,为后续人脸处理打下了良好的基础.
文献关键词：
小波变换;人脸图像;分类器设计;多尺度分解;LBP算子
中图分类号：
作者姓名：
李鹏
作者机构：
广州华立科技职业学院,计算机信息工程学院,广东,广州511325
文献出处：
引用格式：
[1]李鹏-.基于小波变换和LBP算子的人脸识别研究)[J].微型电脑应用,2022(05):11-14
A类：
B类：
于小波,小波变换,LBP,人脸识别,识别准确率,人脸图像,子图像,图像纹理特征,连接组,合在一起,产生特征,特征向量,近邻算法,立人,采用标准,别数,Yale,分类器设计,多尺度分解
AB值：
0.236248
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