论文研究基于自适应加权的ULBP_MHOG及WSRC的光照和姿态变化的人脸识别 .pdf

在基于Fisher准则的字典学习算法中，初始字典的选取和目标函数的构建，严重影响字典学习的效果。为了减少初始字典的影响，提高算法的表达和判别能力。提出了一种结合Gabor特征和自适应加权Fisher准

为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率，提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征（AW-HOG）的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块，并利用HOG描述算子提取分块人脸特征，根据各分块对识别的

提出一种基于自适应加权Curvelet梯度方向直方图(AWCHOG)的人脸识别算法。首先,人脸图像通过基于Wrapping的离散Curvelet变换得到多尺度多方向的Curvelet变换系数;然后按照

针对姿态变化人脸识别的困难，提出一种基于加权均值人脸的识别思路。根据人脸姿态左右摇摆角度变化，定义每幅姿态变化人脸的权值计算方法，提出加权均值人脸的构建策略；基于姿态变化人脸的俯仰角度，将姿态变化人脸

人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分

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针对传统LBP特征提取方法对非单调光线变化比较敏感且无法对全局特征进行稀疏表示的缺陷，提出一种自适应加权局部格雷码模式（Local Gray Code Patterns，LGCP）与快速稀疏表示相结合