人臉識(shí)別中局部特征的二值編碼技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是近幾十年來(lái)模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一,在公共安全和日常生活中有著非常廣泛的應(yīng)用。特征提取技術(shù)是人臉識(shí)別中其中關(guān)鍵、核心部分,提取的特征往往決定最終識(shí)別性能。局部二值模式(LBP)作為一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的局部特征提取算子,獲得了廣泛的關(guān)注。
　　本文從 LBP的基本理論開(kāi)始,針對(duì)人臉識(shí)別領(lǐng)域中主流的二值局部特征描述技術(shù)展開(kāi)對(duì)比研究,進(jìn)行了歸納總結(jié)。重點(diǎn)研究了領(lǐng)域選擇、幅度量化和模式定義等影響圖像局部特征描述

2、的關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)論:1)鄰域選擇時(shí),選用能提出局部各向異性結(jié)構(gòu)信息且具有尺度可變特性的鄰域(如橢圓形鄰域),可以更有效地描述圖像的局部特征;2)恰當(dāng)?shù)姆攘炕?如三值化,多值化)方法可以有效地提升算法對(duì)光照和噪聲的魯棒性;3)通過(guò)模式定義(如統(tǒng)一模式),在保持或提升算法識(shí)別性能的同時(shí)能降低特征的維數(shù),提高運(yùn)算效率。
　　研究了在圖像變換域中進(jìn)行局部二值編碼的特征提取技術(shù),對(duì)經(jīng)過(guò)方向、導(dǎo)數(shù)、梯度、Gabor小波等變換后的局部差異信息進(jìn)

3、行二值編碼,將其作為二值局部特征對(duì)人臉進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,得出了:1)圖像的方向,導(dǎo)數(shù)以及梯度等信息對(duì)人臉識(shí)別非常重要,有效的提取這類(lèi)特征可以極大地提高算法性能;2)在 Gabor小波域采用二值編碼技術(shù)提取出的特征具有較好的判別性,以及對(duì)光照,表情,年齡等的魯棒性等結(jié)論。
　　本文還對(duì)幾種典型的二值編碼算子做了對(duì)比研究。對(duì)比驗(yàn)證了在圖像域的改進(jìn)算子和在變換域進(jìn)行局部二值特征提取的不同的識(shí)別效果。并綜合全文,指出了在圖像的變換域的二值編碼