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Regional displacement matching scheme for LBP based face recognition.

机译:基于LBP的人脸识别的区域位移匹配方案。

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摘要

In face recognition, alignment of the face images has been a known open issue. This thesis proposes a displacement based local aligning scheme to construct a structural descriptive image template for comparison. To conquer the registration difficulties caused by the non-rigidity of human face images, a block displacement strategy is introduced to apply the regional voting scheme to face recognition field. Local Binary Pattern (LBP) is adopted to construct this block LBP displacement-based local matching approach, we name LBP-DLMA. Experiments are performed and have demonstrated the outstanding performances of this LBP-DLMA over the original LBP approach. It is expected and shown by experiments that this approach applies to both large and small sized images, and that it also applies to descriptor approaches other than LBP. --Leaf ii.
机译:在面部识别中,面部图像的对准是已知的公开问题。本文提出了一种基于位移的局部对准方案,以构造结构描述图像模板进行比较。为了克服人脸图像非刚性导致的配准困难,提出了一种块置换策略,将区域投票方案应用于人脸识别领域。采用局部二值模式(LBP)来构建基于块LBP位移的局部匹配方法,我们将其命名为LBP-DLMA。进行了实验并证明了该LBP-DLMA优于原始LBP方法的性能。通过实验可以预期并表明,该方法适用于大尺寸和小型图像,并且还适用于LBP以外的描述符方法。 -叶ii。

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  • 年度 2014
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  • 正文语种 English
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