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摘要
针对目前人脸识别方法中的特征提取缺乏细节和运算量较大的问题,提出一种面向方向选择的差值局部方向模式人脸识别算法(Direction-Selected Difference Local Direction Pattern)DSDLDP,首先利用Kirsch算子计算像素的卷积值,并进行第一次相邻差值计算,然后选择特定方向进行二次差值计算生成DSDLDP模式编码,并利用等价模式降低编码模式种类.最后人脸图像被划分成多个通过DSDLDP编码的图像块,生成对应的直方图,串联起来表示人脸向量.实验结果表明,与当前主流的人脸识别算法相比,DSDLDP算法提取人脸特征更为细致,识别率更高,抗噪声有更好的鲁棒性.
- 出版日期2020
- 单位大连外国语大学
