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1、現(xiàn)今人臉識(shí)別在社會(huì)上的相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)得到很廣泛的應(yīng)用,如何得到高識(shí)別率的結(jié)果一直是計(jì)算機(jī)識(shí)別領(lǐng)域中的關(guān)鍵問(wèn)題。在本文中提出了一種人臉識(shí)別的方法:Local Gradient Derivative Patterns(LGDP)-基于梯度導(dǎo)數(shù)的人臉識(shí)別,此方法和LBP相比可以從原始圖像中得到更多的細(xì)節(jié)信息。該方法主要解決人臉的旋轉(zhuǎn)和光照問(wèn)題。為了解決人臉識(shí)別中的這兩個(gè)問(wèn)題,在研究中分別采用了主方向和新的編碼方式的方法。在實(shí)驗(yàn)階段首先把人臉圖像
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