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基于MB_LBP与改进Fast PCA算法的人脸特征提取

上传者: 2020-10-31 04:04:07上传 PDF文件 532.68KB 热度 19次
针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高,使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题,提出一种基于多块LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns, MB_LBP),结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案。首先用MB_LBP算法提取人脸图像的特征,接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对应的本征向量,对人脸特征进行降维,最后在ORL人脸库进行验证。实验表明,该方法对后期人脸特征提取效果优于改进前的效果,很大程度上降低了提取时间,效果明显。
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