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公开(公告)号：CN102663426A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210087448.2
申请日：2012-03-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于小波多尺度分析和局部三值模式的人脸识别方法，涉及模式识别、图像处理和计算机视觉等技术领域。首先选取合适的人脸图像，然后对训练图像作多尺度小波分析，得到一、二级低频逼近图像，使用LTP算子对低频逼近图像进行变换，得到所有像素点的LTP特征值，再分块统计图像的LTP直方图，连接两级图像的分块直方图得到人脸图像的特征向量表示。对于待识别人脸，获得特征向量后，使用概率统计完成人脸识别。本发明方法有效地降低了图像噪声的影响，增强了图像纹理特征抽取能力，鲁棒性强，识别率高，计算速度快，具有十分重要的实用价值。
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公开(公告)号：CN102663426B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201210087448.2
申请日：2012-03-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于小波多尺度分析和局部三值模式的人脸识别方法，涉及模式识别、图像处理和计算机视觉等技术领域。首先选取合适的人脸图像，然后对训练图像作多尺度小波分析，得到一、二级低频逼近图像，使用LTP算子对低频逼近图像进行变换，得到所有像素点的LTP特征值，再分块统计图像的LTP直方图，连接两级图像的分块直方图得到人脸图像的特征向量表示。对于待识别人脸，获得特征向量后，使用概率统计完成人脸识别。本发明方法有效地降低了图像噪声的影响，增强了图像纹理特征抽取能力，鲁棒性强，识别率高，计算速度快，具有十分重要的实用价值。
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