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為了解決局部方向模式（LDP）在人臉特征提取過程中采用固定的平均分塊方式，不能自適應(yīng)突出不同樣本特征的這一問題，提出一種基于興趣點(diǎn)定位的改進(jìn)LDP人臉特征提取方法。興趣點(diǎn)所在位置特征信息豐富，其根據(jù)不同圖像自動分布，可以突出不同圖像的不同特點(diǎn)。首先定位人臉圖像的加速魯棒特征（ SURF）特征點(diǎn)，并通過K-means聚類算法優(yōu)化興趣點(diǎn)的數(shù)量，確定興趣點(diǎn)位置；之后以每個(gè)興趣點(diǎn)作為中心建立LDP特征提取窗口，計(jì)算其4方向LDP編碼，得出圖像的特征向量；最后，采用支持向量機(jī)（SVM）對人臉進(jìn)行識別分類。使用該改進(jìn)算法分別在FERET和Yale數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與原始LDP、4方向的LDP方法（4-LDP）、融合PCA與LDP的特征提取算法（ PCA-LDP）進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的特征提取方法在保證系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的同時(shí)，可以有效提高人臉識別的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。
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人臉識別
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