基于Gabor小波和LBP算子的人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識別是當前的研究熱點之一，無論在理論還是在實際應(yīng)用中都有很高的研究價值。特征提取方式的選擇和其性能的好壞直接影響到整個人臉識別系統(tǒng)的性能。
　　 本文對人臉識別的特征提取方法進行了深入研究，重點研究了基于Gabor小波和LBP算子的特征提取算法及其在人臉識別中的應(yīng)用。論文主要研究工作如下：
　　 (1)研究了Gabor小波與LDA相結(jié)合的算法該方法充分利用了Gabor小波的空間局部性和方向選擇性。先對原始人臉圖像進行

2、Gabor特征提取，然后對其作LDA變換得到最佳分類特征，并運用針對人臉特征矩陣的最近鄰分類器來進行分類判決。在ORL和YALE人臉庫上進行仿真實驗。
　　 (2)研究了Gabor小波與LPP相結(jié)合的算法研究將Gabor小波變換和LPP算法相結(jié)合進行人臉識別。其中，局部保持投影算法在降維過程中，能夠保持樣本空間的局部結(jié)構(gòu)和本質(zhì)幾何特性，同時，還可以發(fā)現(xiàn)人臉的非線性結(jié)構(gòu)。在ORL和YALE 人臉庫上進行仿真實驗。
　　 (

3、3)研究了Gabor小波和LBP 算子相結(jié)合的特征提取方法線性鑒別分析和局部保持投影算法都屬于線性方法，不能提取圖像的非線性的特征。
　　 為了解決這一問題，本文將Gabor小波和LBP 算子相結(jié)合提取直方圖特征后，利用LPP算法進一步對其降維，提取出最利于分類的特征的同時減少了運算的時間和工作量。在ORL和YALE人臉庫上的實驗結(jié)果證明我們的方法在識別能力上比傳統(tǒng)的Gabor 濾波器、Gabor+LDA、Gabor+LPP算法