基于LBP和ELM的人脸识别算法研究与实现

王红星; 胡永阳; 邓超

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基于LBP和ELM的人脸识别算法研究与实现

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针对传统的局部二值模式(LBP)在人脸图像特征提取时容易受到灰度和噪声影响的问题,在传统LBP基础上提出一种改进的LBP算法.该算法计算邻域各像素与中心像素差值的平方和C,若C在限定范围内,选取中心像素值为阈值计算LBP值,充分考虑中心像素值与邻域像素值的作用,更准确描述局部图像特征;反之,若C不在限定范围内,则选择邻域像素和中心像素的中值作为阈值进行计算,降低噪声点的影响.利用主成分分析法(PCA)降低LBP提取的人脸图像特征维数.为了解决普通极限学习机(ELM)的不足,引入加权共轭核极限学习机(WCGKELM)进行人脸图像特征的分类.经实验验证,该算法能有效提高人脸识别率.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》|2021年第5期|139-145|共7页
作者
王红星; 胡永阳; 邓超;
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作者单位

河南理工大学物理与电子信息工程学院河南焦作 454000;

河南理工大学机械与动力工程学院河南焦作 454000;

河南理工大学物理与电子信息工程学院河南焦作 454000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
加权共轭核极限学习机; 局部二值模式; 主成分分析; 特征提取; 人脸识别;

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