电子、通信与自动控制技术：基于自适应加权的ULBP

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本文算法流程图

摘要：光照和姿态变化的人脸识别是计算机视觉领域中一项重要而具挑战性的任务。为了克服光照和姿态变化会大大降低人脸识别率的缺陷，本文提出基于自适应加权的ULBP_MHOG和加权稀疏表示的人脸识别算法。首先对人脸图像进行光照归一化，分块提取统一化的局部二进制模式（ULBP）以及多种HOG（MHOG）特征，称为ULBP_MHOG特征。然后采用信息熵进行特征自适应加权，得到加权的ULBP_MHOG特征（WULBP_MHOG）。最后通过加权稀疏表示（WSRC）对测试人脸进行归类。在ORL、Yale人脸数据库上进行不同分块、不同分类器及不同特征的对比实验，表明该方法能有效提高不同光照、姿态下的人脸识别率。