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為了解決局部方向模式（LDP）在人臉特征提取過程中采用固定的平均分塊方式，不能自適應突出不同樣本特征的這一問題，提出一種基于興趣點定位的改進LDP人臉特征提取方法。興趣點所在位置特征信息豐富，其根據不同圖像自動分布，可以突出不同圖像的不同特點。首先定位人臉圖像的加速魯棒特征（ SURF）特征點，并通過K-means聚類算法優化興趣點的數量，確定興趣點位置；之后以每個興趣點作為中心建立LDP特征提取窗口，計算其4方向LDP編碼，得出圖像的特征向量；最后，采用支持向量機（SVM）對人臉進行識別分類。使用該改進算法分別在FERET和Yale數據庫中進行實驗，并與原始LDP、4方向的LDP方法（4-LDP）、融合PCA與LDP的特征提取算法（ PCA-LDP）進行了比較，實驗結果表明，所提出的特征提取方法在保證系統實時性的同時，可以有效提高人臉識別的準確率與穩定性。
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