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OpenCV学习(38) 人脸识别(3)

前面我们学习了基于特征脸的人脸识别,现在我们学习一下基于Fisher脸的人脸识别,Fisher人脸识别基于LDA(线性判别算法)算法,算法的详细介绍可以参考下面两篇教程内容: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html LDA算法细节参考: http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3435750.html 程序代码: #include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>#include <fstream>#include <sstream>using namespace cv;using namespace std;static Mat norm_0_255(InputArray _src) { Mat src =...

目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征

原文地址:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征; 1、LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示: LBP的改进版本: 原始的LBP提出后,研究人员不断对其提出了各种改进和优化。 (1)圆形LBP算子: 基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域,这显然不能满足不同尺寸和频率...

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