首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于PCA与LBP的人脸性别分类方法
引用本文:李昆仑,王命延.基于PCA与LBP的人脸性别分类方法[J].数字社区&智能家居,2009,5(10):8023-8025.
作者姓名:李昆仑  王命延
作者单位:南昌大学信息工程学院,江西南昌330031
摘    要:主成分分析方法(PCA)和局部二元模式算子(LBP)相融合的特征提取方法结合了PCA在提取全局特征方面的优势和LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能够从人脸图像中提取出较好的用于支持向量机(SVM)进行人脸性别识别分类的特征。在提取图像的LBP特征时,对传统的LBP方法做了改进,采用级联的方法提取图像的LBP直方图特征。并将提取出来的LBP特征与PCA特征相结合用于SVM,实验结果表明,LBP和PCA相融合的特征较单独的PCA特征和LBP特征在性别识别上具有明显的优势。

关 键 词:纹理  性别分类  主成分分析  局部二元模式  支持向量机
本文献已被 维普 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号