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首页> 外文会议>2017 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics >Face recognition using adaptive local directional pattern
【24h】

Face recognition using adaptive local directional pattern

机译：使用自适应局部定向模式的人脸识别

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Robust facial representation approach is critical for face recognition. LDP is a more stable robust descriptor using gradient direction instead of intensity value. But it is less precise to treat the directional response values in the same way and it does not obtain enough information only considering fixed absolute values of the edge responses. we propose an adaptive local directional pattern (ALDP) feature descriptor for face recognition in this paper. Positive and negative edge directions are extracted to explore more valuable discriminant information in our ALDP. Based on Weber's law, an automatic threshold setting strategy is proposed to make the ALDP codes flexible and precise. The experiment results indicate our ALDP has higher recognition accuracy in comparison with traditional methods.
机译：鲁棒的面部表征方法对于面部识别至关重要。 LDP是使用梯度方向而不是强度值的更稳定的鲁棒描述符。但是，以相同的方式处理方向响应值的精度较低，并且仅考虑边缘响应的固定绝对值就无法获得足够的信息。在本文中，我们提出了一种用于人脸识别的自适应局部方向性模式（ALDP）特征描述符。提取正和负边缘方向以在我们的ALDP中探索更有价值的判别信息。根据韦伯定律，提出了一种自动阈值设置策略，以使ALDP码更加灵活和精确。实验结果表明，与传统方法相比，我们的ALDP具有更高的识别精度。

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