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图像校正和位平面融合在基于广义PCA的人脸识别中的应用
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上传时间: 2021-02-23
详细说明：提出了一种基于广义PCA的新型人脸识别算法。 提出了两种提高算法的光照鲁棒性的方法：对称图像校正（SIC）和位平面特征融合（BPFF）。 具体来说，对于假定的胸膜面部图像，SIC首先将一个像素与该像素的均值及其对称像素进行比较，并使用该差值构造权重，然后通过将权重图像添加到该脸部图像以减少亮斑来校正脸部图像。和过度照明造成的阴影。 BPFF将人脸图像分解为八个位平面，并分别从中提取轮廓特征和纹理特征，然后通过组合这两个特征来构造新的虚拟人脸。 最后，将通用PCA应用于虚拟面部以实现面部识别。 实验结果表明，所提出的组合方法可以有效地降低人脸识别算法对照明方差的敏感性，因此与比较方法相比，实现相
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