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針對(duì)局部二值模式(LBP)和中心對(duì)稱局部二值模式(CS-LBP)方法描述圖像紋理特征時(shí)，閾值不能自動(dòng)選 取并且圖像中不同子塊的貢獻(xiàn)也沒有進(jìn)行區(qū)分的問題，該文提出一種自適應(yīng)閾值及加權(quán)的局部二值模式方法。首先， 將圖像進(jìn)行分塊，采用設(shè)定的自適應(yīng)閾值提取每個(gè)子塊的 LBP 或 CS-LBP 紋理直方圖；然后，將各子圖像的信息 熵作為直方圖的加權(quán)依據(jù)，對(duì)每個(gè)子塊對(duì)應(yīng)的直方圖進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)，并將所有子塊的直方圖連接成最終的紋理特 征；最后，通過快速計(jì)算圖像均值加快了算法的計(jì)算速度。在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)證明，利用該文提出的方法 提取紋理特征，并結(jié)合最近鄰分類法可以得到較高的正確識(shí)別率。
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