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基于梯度模板匹配的眉毛识别方法

李厚君

广西科技大学计算机科学与通信工程学院智能计算与分布式信息处理广西高校重点实验室(广西科技大学)

摘要:针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 (FFTER)识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 (GTMER).该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利用图像梯度特征,快速匹配出纯眉毛模板的最相似区域;然后,通过小范围内的精准调整,得到一个准确的匹配位置;最后,利用傅里叶频谱距离,将待处理眉毛图像识别出来.实验表明:GTMER的识别速度最高比FFTER提升约38%,同时在BJUTED眉毛数据库上的识别正确率也达到98.12%.
  • DOI:

    10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2018.03.010

  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用

  • 分类号:

    TP391.41

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