基于局部二值模式變種算法的人臉識別性能評估研究.pdf

1、本文選題來自項目中央高?；究蒲袠I(yè)務費跨學科類重大項目《面向視頻大數據智能分析的關鍵技術研究》，主要解決其中的人臉識別相關問題。近年來，局部二值模式及其變種算法成功應用于視覺檢測和視覺分類領域，越來越多的LBP變種算法應運而生。然而，目前已存在的研究工作通常僅對這些算法的識別率做出評估，沒有系統(tǒng)地對LBP變種算法在人臉識別中的綜合性能進行評估研究。因此我們提出了如下幾個問題：1) LBP變種算法在不同的條件變化中，各方面的綜合性能怎么樣

2、；2)算法的改進方法與性能提升之間有怎樣的聯系；3)在不同的條件變化中，人臉各部位的描述能力怎么樣，怎樣選擇最優(yōu)的人臉部位組合。
　　針對上述問題，本文主要完成了如下研究工作：
　　1)提出LBP變種算法的分類方法。根據算法的改進方法將LBP變種算法分為四類：選擇領域、編碼方式、LBP特征融合、LBP相關的改進，并對這四類變種算法進行分析研究。
　　2)提出LBP變種算法在人臉識別中的評估方案，對算法進行綜合、全面的性

3、能評估。算法性能評估基于幾個標準的人臉數據集，參考了FRVT和FERET的評估標準，在可控條件和不可控條件(表情變化、光照變化、年齡變化)中對算法的識別率，識別率CMC曲線，驗證率ROC曲線，處理時間和模型大小進行評估。人臉部位評估將人臉劃分為前額、眼睛、鼻子、嘴巴、臉頰五個部分，進行描述能力的評估。
　　3)設計性能評估系統(tǒng)VFP Evaluator。系統(tǒng)實現十二種LBP變種算法。用戶通過使用該系統(tǒng)，只需要簡單地配置算法、數據集

4、等相關參數，一次運行即可生成多個LBP變種算法在多個數據集中的性能統(tǒng)計結果。
　　4)綜合分析算法的評估結果，提出在不同應用場景中算法的選擇方案，以及變種算法的改進方式與性能提升之間的關系。
　　本文主要針對LBP變種算法在人臉識別中的性能評估的研究現狀，提出了LBP變種算法的分類方法，設計了性能評估方案和評估系統(tǒng)對算法進行了綜合、全面的性能評估，并對評估結果進行對比總結分析。評估結果表明，絕大部分的 LBP變種算法對表情變