人臉識別經典算法二：LBP方法
與第一篇博文特徵臉方法不一樣，LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特徵做爲判別依據的。LBP方法顯著的優勢是對光照不敏感，可是依然沒有解決姿態和表情的問題。不過相比於特徵臉方法，LBP的識別率已經有了很大的提高。在[1]的文章裏，有些人臉庫的識別率已經達到了98%+。函數 一、LBP特徵提取spa 最初的LBP是定義在像素3x3鄰域內的，以鄰域中心像素爲閾值
相關文章
- 1. 人臉識別經典算法二 LBP方法
- 2. 人臉識別經典算法二：LBP方法
- 3. 人臉識別經典算法一：特徵臉方法（Eigenface）
- 4. 人臉識別經典 - FaceNet
- 5. 人臉識別算法（二）---fisherface
- 6. 人臉識別三種經典算法總結
- 7. 經典人臉識別算法小結——EigenFace, FisherFace & LBPH（上）
- 8. Visual C++ 經典的人臉識別算法源代碼
- 9. 人臉識別經典算法三：Fisherface（LDA）
- 10. 經典人臉識別算法小結——EigenFace, FisherFace & LBPH（下）
- 更多相關文章...
- • ASP Contents.Remove 方法 - ASP 教程
- • ASP Contents.RemoveAll 方法 - ASP 教程
- • 算法總結-二分查找法
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
