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题目：Robust Face Recognition against Eyeglasses Interference by Integrating Local and Global Facial Features
基于局部和全局脸部特征融合削弱眼镜影响的鲁棒人脸识别
哈工大深圳研究生院2017年发表在CCCV上的一篇论文。
概述：同一个人戴眼镜和不戴眼镜时做匹配识别，难度较大。本文应对这个问题，提出了一个双管齐下的策略，同时提取局部特征和全局特征，局部特征比对得一个相似度，全局特征比对又得一个相似度，两个相似度加权融合，Duang，得一个最终的相似度。
思想：
首先使用了Ununiformed Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence (ULGBPHS)方法来提取局部人脸特征；
这个方法就是根据特征点将人脸分成大小不一的几个block，然后对每个block使用Gabor滤波得到GMP，再使用LBP获取LBP特征，然后获取LBP直方图，最后使用加权机制将所有block的LBP直方图合并为一个特征，作为人脸局部特征；这个方法是使用了参考文献15的。
然后使用2D-Discrete Fourier Transform (2D-DFT)提取全局人脸特征；
通过DFT转换能够得到图像实部和虚部的频域信息，提取低频部分作为人脸全局特征。
最后使用融合策略融合两种特征实现人脸识别。
实验：略