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基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别
基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别
作者:
王进
胡明星
邓欣
陈乔松
颉小凤
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人脸识别
LBP预处理
子图像
分层随机采样
随机子空间
摘要:
针对随机子空间方法对人脸图像的局部变化鲁棒性较差、多次随机采样对间开销较大、采用固定采样率等问题,提出了一种结合LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别方法.首先对人脸图像进行LBP预处理,得到LBP纹理图像;然后对LBP纹理图像进行子图像划分;最后结合随机子空间方法对子图像进行随机特征采样,训练基分类器,并进行集成.同时,结合多尺度分析进行分层随机采样(Stratified-RS),该方法将多次随机采样进行分层,每层使用不同的采样率,进而得到了具有不同维数的特征子集,减少了提取的特征总数,结合级联集成可以进一步增强基分类器之间的差异性.在ORL,Yale,Extended Yale B和CMU PIE这4个人脸数据库上进行了试验.结果表明,所提出方法在提高随机子空间方法运行效率的同时也能保持较好的识别精度.
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直方图
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LBP
人脸识别
特征提取
人脸数据库
结合LBP特征和深度学习的人脸表情识别
图像处理
LBP特征
人脸检测
卷积神经网络
人脸表情识别
内容分析
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相关学者/机构
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(/年)
文献信息
篇名
基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别
来源期刊
江苏大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
人脸识别
LBP预处理
子图像
分层随机采样
随机子空间
年,卷(期)
2016,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
85-91
页数
7页
分类号
TP391.4
字数
5678字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-7775.2016.01.015
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王进
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
50
202
8.0
12.0
2
陈乔松
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
16
66
4.0
7.0
3
邓欣
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
21
58
4.0
6.0
4
颉小凤
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
1
8
1.0
1.0
5
胡明星
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
1
8
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
(8)
同被引文献
(30)
二级引证文献
(18)
1936(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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参考文献(0)
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参考文献(0)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(4)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
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参考文献(1)
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2016(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2016(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2017(3)
引证文献(2)
二级引证文献(1)
2018(7)
引证文献(2)
二级引证文献(5)
2019(12)
引证文献(2)
二级引证文献(10)
2020(3)
引证文献(1)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
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LBP预处理
子图像
分层随机采样
随机子空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
主办单位:
江苏大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-7775
CN:
32-1668/N
开本:
大16开
出版地:
江苏省镇江市梦溪园巷30号
邮发代号:
28-83
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
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