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單一的特征與分類器只能對限定條件下的人臉進行較好的識別，當在非限定條件下（如光照、背景等發生變化時）將出現人臉識別率較低問題。針對該問題，提出了一種基于多種局部二進制特征集成學習的人臉識別算法。使用SDM（ supervised descent method）算法對人臉特征點定位，應用CSLBP算子提取每個特征點鄰域特征，將所有人臉特征點鄰域特征合成為精細的紋理特征；同時運用分區LBP直方圖算法提取人臉區域的微觀空間結構特征，再使用KNN和SVM分別訓練這兩種特征，得到類別排序列表和投票決策矩陣；最后利用加權求和的規則融合決策矩陣，構成最優集成分類器，從而得到輸出類別。通過在非限制性人臉庫LFW上的實驗結果表明，所提算法采用集成的方法明顯優于單一的特征和分類器。
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