【摘 要】
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针对现有人脸识别系统对模糊人脸图像的识别无法达到理想的效果,提出一种基于局部相位量化（Local Phase Quantization,LPQ）和Fisherfaces进行模糊人脸识别方法。首先采用LPQ算
【机 构】
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南京理工大学泰州科技学院,南京理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61101197,F010402)
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针对现有人脸识别系统对模糊人脸图像的识别无法达到理想的效果,提出一种基于局部相位量化（Local Phase Quantization,LPQ）和Fisherfaces进行模糊人脸识别方法。首先采用LPQ算子提取分块模糊人脸灰度图像的LPQ直方图序列（LPQHS）,然后对采样后的特征运用Fisherfaces方法进行特征子空间选择,最后通过最近邻分类准则进行人脸识别。该算法增强了提取模糊人脸纹理信息的有效性,使训练数据量大幅度降低,并且图像特征向量的维数与原始图像大小无关。在Yale和AR形成的模糊人脸数
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