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局部方向模式(LDP)利用8个Kirsch模板与3×3局部邻域卷积得到局部的边缘梯度值,然后取绝对值并排序,最后将最大的三个梯度所在的方向信息编码成一个八位二进制数;其不足之处在于将边缘梯度求绝对值后进行编码,因为边缘梯度值的正负号表示梯度两个对立的变化趋势,求绝对值也就忽视了梯度的变化趋势信息,而梯度的变化趋势有益于鉴别人脸特征的表达.针对LDP的不足提出了一种改进方案,直接利用局部邻域的原始边缘梯度值进行人脸特征提取.实验结果表明,改进方案的正确识别率高于原方案.