融合多特征和局部二值模式的人臉識(shí)別研究.pdf

1、近年來(lái)隨著生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別由于其友好、采集容易和非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)在金融、教育、安防等領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。目前已經(jīng)有許多商業(yè)公司推出了可用于商業(yè)化的人臉識(shí)別系統(tǒng)，但是由于人臉自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜以及人臉圖像容易受到遮擋、表情、光照等因素的影響，人臉識(shí)別仍存在許多亟待解決的問(wèn)題。
　　人臉識(shí)別系統(tǒng)由人臉檢測(cè)、特征提取、分類識(shí)別三部分組成，其中提取的人臉特征好壞會(huì)直接影響人臉識(shí)別系統(tǒng)的分類性能，因此提取有效的人臉特征是人臉識(shí)別

2、的關(guān)鍵。局部二值模式（LBP）是一種有效的紋理描述方法，但其提取的特征過(guò)于簡(jiǎn)單不能充分的描述人臉特征，本文將單演濾波和圖像的梯度信息與局部二值模式相結(jié)合，用以提取更加豐富的人臉鑒別信息，論文的主要工作有：
　　1、提出一種融合單演特征和CS-LBP的單樣本人臉識(shí)別算法。算法的基本思路為在單演濾波的基礎(chǔ)上利用CS-LBP算子對(duì)單演濾波得到的局部幅值進(jìn)行編碼，將局部相位量化到4個(gè)區(qū)間并編碼，結(jié)合幅值、相位和方向信息對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，

3、并通過(guò)分塊統(tǒng)計(jì)直方圖的方式得到人臉的識(shí)別特征，最后用最近鄰分類器進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法識(shí)別效果顯著，對(duì)光照、表情、部分遮擋都具有較強(qiáng)的魯棒性。
　　2、提出一種融合梯度信息與 CS-LBP的單樣本人臉識(shí)別算法，即首先獲取人臉?biāo)胶痛怪狈较虻奶荻刃畔?，并將其用CS-LBP算子進(jìn)行編碼，然后將二者融合成新的人臉特征，再通過(guò)分塊統(tǒng)計(jì)直方圖的方式得到人臉的直方圖特征，最后采用直方圖相交進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法不僅識(shí)別效果較好