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單一的特征與分類器只能對(duì)限定條件下的人臉進(jìn)行較好的識(shí)別，當(dāng)在非限定條件下（如光照、背景等發(fā)生變化時(shí)）將出現(xiàn)人臉識(shí)別率較低問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種基于多種局部二進(jìn)制特征集成學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法。使用SDM（ supervised descent method）算法對(duì)人臉特征點(diǎn)定位，應(yīng)用CSLBP算子提取每個(gè)特征點(diǎn)鄰域特征，將所有人臉特征點(diǎn)鄰域特征合成為精細(xì)的紋理特征；同時(shí)運(yùn)用分區(qū)LBP直方圖算法提取人臉區(qū)域的微觀空間結(jié)構(gòu)特征，再使用KNN和SVM分別訓(xùn)練這兩種特征，得到類別排序列表和投票決策矩陣；最后利用加權(quán)求和的規(guī)則融合決策矩陣，構(gòu)成最優(yōu)集成分類器，從而得到輸出類別。通過(guò)在非限制性人臉庫(kù)LFW上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法采用集成的方法明顯優(yōu)于單一的特征和分類器。
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