基于圖像紋理特征提取方法的人臉識(shí)別.pdf

1、人臉識(shí)別是目前模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域。人臉特征提取是人臉識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。人臉的紋理特征具有較高的鑒別性，所以提取人臉圖像的紋理特征往往能得到良好的分類識(shí)別效果。圖像的紋理特征提取方法一般可歸類為統(tǒng)計(jì)方法、模型方法、結(jié)構(gòu)方法、信號(hào)處理方法4個(gè)大類。在過去幾十年的研究中，人們創(chuàng)造出了很多有效的紋理特征提取方法，其中許多方法不但具有良好的特征鑒別能力還有計(jì)算復(fù)雜度低，特征維數(shù)小等優(yōu)點(diǎn)。
　　局部二值

2、模式(LBP)是一種計(jì)算復(fù)雜度小，對(duì)紋理描述性能較強(qiáng)的特征提取算法。在機(jī)器視覺中表現(xiàn)出良好的性能，并廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、圖像檢索等領(lǐng)域。局部三值模式(LTP)是一種擴(kuò)展的LBP算法，通過增加了一個(gè)閾值在一定程度上抵抗了噪聲的影響。但是LTP方法與LBP方法只能在一定粗細(xì)度上才能有效的描述紋理特征。本文提出了一種基于多尺度像素塊加權(quán)的LTP方法。該方法能夠根據(jù)圖像的自身情況，由粗到細(xì)更全面的描述紋理特征，并利用PCA算法對(duì)改進(jìn)后