【摘 要】
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针对传统的局部二值模式(LBP)在人脸图像特征提取时容易受到灰度和噪声影响的问题,在传统LBP基础上提出一种改进的LBP算法。该算法计算邻域各像素与中心像素差值的平方和C,若C在限定范围内,选取中心像素值为阈值计算LBP值,充分考虑中心像素值与邻域像素值的作用,更准确描述局部图像特征;反之,若C不在限定范围内,则选择邻域像素和中心像素的中值作为阈值进行计算,降低噪声点的影响。利用主成分分析法(PC
【机 构】
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河南理工大学 物理与电子信息工程学院,河南 焦作 454000;河南理工大学 机械与动力工程学院,河南 焦作 454000
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针对传统的局部二值模式(LBP)在人脸图像特征提取时容易受到灰度和噪声影响的问题,在传统LBP基础上提出一种改进的LBP算法。该算法计算邻域各像素与中心像素差值的平方和C,若C在限定范围内,选取中心像素值为阈值计算LBP值,充分考虑中心像素值与邻域像素值的作用,更准确描述局部图像特征;反之,若C不在限定范围内,则选择邻域像素和中心像素的中值作为阈值进行计算,降低噪声点的影响。利用主成分分析法(PCA)降低LBP提取的人脸图像特征维数。为了解决普通极限学习机(ELM)的不足,引入加权共轭核极限学习机(
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