恢复内容开始 人脸识别中最核心的部分就是特征表示，人脸识别的发展史更多是人脸特征的发展。 优秀的人脸特征必须满足以下条件： 人脸特征分类： 像素灰度值特征：最简单的人脸特征，包含全部人脸信息。 有监督特征：Haar, LBP, SIFT, HOG, Gabor, TPLBP, FPLBP ... 无 ...
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2016-07-08 23:02:56
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捯饬了一两天才搞好！ 在lbp.m下输入下面代码，运行结果如图： 代码： 结果： 在cout.m下输入以下代码，运行结果如下： 代码： 结果： 输入 imshow(I2) 可观看 ...
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2016-06-23 23:57:19
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这是一篇关于如何使用高维度特征在人脸验证中的文章，作者以主要LBP为例子，论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系，即人脸维度越高，验证的准确度就越高。由于那时候没有用DeepLearning在LAWF上就能达到很高的精度，受到了很多人的关注。而有些开源库已经实现了这篇文章的特征提取方法，例如dl ...
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2016-06-22 12:39:19
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T.
Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；
1、LBP特征的描述
原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心...
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2016-06-21 07:35:47
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自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究。 在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP, Gabor等）和降维两个步骤 ...
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2016-03-30 19:25:29
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61、基于PCANet-RF的人脸检测系统（中文，期刊，2016，知网） PCANet人脸检测。 62、使用人脸图像的SVM性别分类（Gender Identification using SVM Based on Human Face Images）（英文，会议，2014，EI检索） 就是单纯的使用LBP+SVM进行性别识别，之处在性别识别中多项式核要优于高斯核。 63、基于深度神经网络...
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2016-03-22 09:03:53
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%LBP returns the local binary pattern image or LBP histogram of an image.% J = LBP(I,R,N,MAPPING,MODE) returns either a local binary pattern% coded im
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2016-03-17 14:27:18
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转自http://blog.csdn.net/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本，以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载： 1、PDF版本以及文献：http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2、原作者的
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2016-03-15 23:23:17
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Local binary pattern (LBP)，在机器视觉领域，是非常重要的一种特征。LBP可以有效地处理光照变化，在纹理分析，纹理识别方面被广泛应用。LBP 的算法非常简单，简单来说，就是对图像中的某一像素点的灰度值与其邻域的像素点的灰度值做比较，如下图所示：如果邻域像素值比该点大，则赋为1，反之，则赋为0，这样从左上角开始，可以形成一个bit chain，然后将该 bit chain...
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2016-01-08 15:55:09
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