GESCHICHTETES LOKALES BINÄRES MUSTER ZUR GESICHTSERKENNUNG
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Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine kann durch die Erkennung und Klassifizierung von Gesichtern erreicht werden. Die Herausforderungen bei der praktischen Erkennung und Kategorisierung von Gesichtern sind die schlechten Lichtverhältnisse und das Rauschen. LBP ist die beste Technik zur Klassifizierung und Erkennung von Gesichtern, da LBP ein nicht-parametrischer Deskriptor ist, der die lokale Struktur von Bildern gut zusammenfasst. Aufgrund der Zuverlässigkeit von LBP wurden verschiedene LBP-Techniken zur Verbesserung der Gesichtserkennungsleistung entwickelt und demonstriert. Diese ...
Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine kann durch die Erkennung und Klassifizierung von Gesichtern erreicht werden. Die Herausforderungen bei der praktischen Erkennung und Kategorisierung von Gesichtern sind die schlechten Lichtverhältnisse und das Rauschen. LBP ist die beste Technik zur Klassifizierung und Erkennung von Gesichtern, da LBP ein nicht-parametrischer Deskriptor ist, der die lokale Struktur von Bildern gut zusammenfasst. Aufgrund der Zuverlässigkeit von LBP wurden verschiedene LBP-Techniken zur Verbesserung der Gesichtserkennungsleistung entwickelt und demonstriert. Diese Technik ist unempfindlich gegenüber Rauschen und kontrastarmen Gesichtern. Allerdings können mit dieser Technik kleine, wichtige Merkmale wie Aufkleber auf der Stirn und Muttermale im Gesicht, die nützliche Informationen enthalten, nicht erkannt werden. Um diese Nachteile zu überwinden, wird in diesem Projekt das geschichtete lokale Binärmuster vorgeschlagen. Zur Vereinfachung der Berechnungenwerden die acht Binärcodes auf jeder Ebene in eine Dezimalzahl umgewandelt.
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