基于改进的LDP人脸识别算法
LDP 算法是将与Kirsch 算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子，这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息，从而降低识别率。针对于此，本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP 的基础上，去掉邻域灰度值为负值的因子，对中心灰度值进行重新编码，由于该编码值是将与Kirsch 算子运算后的正值值作为图像边缘输出，使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息，从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP 算法用在YALE，ORL，JAFFE 等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明，该方法识别性能较LDP算法，LDN 算法以及ELDP 算法
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