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[1]陈培芝,陈水利,陈国龙.Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法[J].集美大学学报(自然科学版),2010,15(4):317-320.
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Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法(PDF)
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《集美大学学报（自然科学版）》[ISSN:1007-7405/CN:35-1186/N]

卷:
第15卷
期数:
2010年第4期
页码:
317-320
栏目:
数理科学与信息工程
出版日期:
2010-07-25

文章信息/Info

Title:
-
作者:
陈培芝1; 陈水利2; 3; 陈国龙1
(1.福州大学数学与计算机科学学院,福建 福州 350108;2.集美大学理学院, 福建 厦门 361021;3.集美大学影像信息工程技术研究中心,福建 厦门 361021)
Author(s):
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关键词:
Gabor小波; 局部二值模式; 人脸识别
Keywords:
Gabor wavelet; LBP; face recognition
分类号:
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DOI:
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文献标志码:
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摘要:
］针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点，对Gabor小波的使用方法进行了改进．首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像，接着使用局部二值模式得到纹理图像，然后提取出纹理图像的直方图信息，并作为人脸图像的特征，最后使用支持向量机作为分类器，在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95.0 %的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14 s，表明该算法能符合实际应用的要求．
Abstract:
There were some shortcomings for traditional Gabor wavelet,such as high feature dimension and too much time consumption.A new way to use Gabor wavelet was presented.First，the magnitude of Gabor wavelet was directly multiplied by a face image so as to get Gabor images.Second，texture images were extracted by using LBP.Third， histogram information was obtained from the texture images adopted as feature of the face image.Last，SVM was used to classify face images.A result of 95.0 % recognition rate and 0.14 s time consumption per image was achieved in the unpreprocessed ORL database.This showed that the algorithm could satisfy practical use

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]吴继鹏,蔡国榕,陈水利,等.基于FSLBP特征的人脸活体检测方法[J].集美大学学报(自然科学版),2017,22(5):65.
　WU Jipeng,CAI Guorong,CHEN Shuili,et al.Face AntiSpoofing Based on FSLBP Features[J].Journal of Jimei University,2017,22(4):65.

备注/Memo

备注/Memo:
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更新日期/Last Update: 2014-06-28