MODELLO BINARIO LOCALE STRATIFICATO PER IL RILEVAMENTO DEL VOLTO
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L'interazione tra uomo e macchina può essere ottenuta rilevando e classificando i volti. Le sfide per il rilevamento pratico dei volti e la categorizzazione sono le condizioni di illuminazione e il rumore. LBP è la migliore tecnica per la classificazione e il rilevamento dei volti, perché LBP è un descrittore non parametrico che riassume in modo efficace la struttura locale delle immagini. A causa dell'affidabilità di LBP, varie tecniche LBP sono state stabilite e dimostrate per il miglioramento delle prestazioni di riconoscimento dei volti. Questa tecnica è insensibile al rumore e ai vo...
L'interazione tra uomo e macchina può essere ottenuta rilevando e classificando i volti. Le sfide per il rilevamento pratico dei volti e la categorizzazione sono le condizioni di illuminazione e il rumore. LBP è la migliore tecnica per la classificazione e il rilevamento dei volti, perché LBP è un descrittore non parametrico che riassume in modo efficace la struttura locale delle immagini. A causa dell'affidabilità di LBP, varie tecniche LBP sono state stabilite e dimostrate per il miglioramento delle prestazioni di riconoscimento dei volti. Questa tecnica è insensibile al rumore e ai volti a basso contrasto. Tuttavia, questa tecnica non riesce a conservare piccole caratteristiche importanti come gli adesivi sulla fronte e i nei sul viso che portano informazioni utili. Per superare questi inconvenienti, il modello binario locale stratificato è proposto in questo progetto. Per comodità di calcolo, gli otto codici binari sono trasformati ad ogni strato in un numero decimale.
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